迭代学习控制新进展

从学习算法、收敛性、鲁棒性、收敛速度、2_D模型以及实际应用等方面对迭代学习控制的最新进展作了比较详尽的总结 。

时滞系统采样迭代学习控制

针对一类具有状态时滞的连续系统提出一种采样迭代学习控制算法。给出并证明了算法指数收敛的充分条件 ,该条件可保证系统输出无论在采样点或非采样点上 ,都能以指数收敛速率收敛至期望输出的一个与采样周期有关的误差范围内。

离散时间非线性最小相位系统的动态输出反馈镇定

研究了离散时间非线性最小相位系统的动态输出反馈镇定 .首先对离散时间非线性系统引入了逼近渐近稳定性的概念 .基于此概念 ,提出了一种动态补偿器设计的新方法 .主要结果是 ,如果一非线性系统的零动态是逼近渐近稳定的 ,则能用动态输出反馈镇定 .

非线性最小相位系统输出反馈镇定的一个注记

讨论了单输入单输出非线性最小相位系统的动态输出反馈镇定 .通过加积分器和非线性变换将系统化为一种标准形式 ,并基于标准形式的线性部分提出了动态补偿器的设计方法 .然后根据得到的中心流形的表达式和稳定性定理 ,在零动态流形为一维时 ,证明了闭环系统的渐近稳定性 ,最后给出了一个零动态不具有齐次渐近稳定性但仍能动态输出反馈镇定的非线性最小相位系统的例子 .

一类定量微分对策最优性的充分条件

给出非固定时间定量微分对策问题最优性的充分条件。

关于L^2空间中的Bernstein-Markov不等式

纠正了闵国华 (1992年 )关于 L2 空间中的 Bernstein- Markov不等式的几个错误结果 .

Banach空间中线性系统精确零可控性

本文研究了状态空间为一般 Banach空间的线性系统的精确零可控性问题 .首先建立了一个同对偶半群有关的映射的可测性 .然后利用此可测性和

反馈严格正实输出的必要与充分条件

本文研究线性多输入多输出系统反馈成为严格正实系统的问题，得到了反馈严格正实系统的必要和充分条件．这个条件在表达上十分简洁．由于这个条件的检验仅需考虑系统矩阵、控制矩阵及输出矩阵间的某种确定系统，从而便于实际使用．

具有指数收敛速率的时滞系统采样迭代学习控制

针对具有状态时滞的连续时间系统提出一种采样迭代学习控制算法 ,可以避免连续系统 D型和 P型算法的不足 .给出并证明了算法指数收敛的充分条件 ,该条件可保证系统跟踪误差能以指数收敛速率收敛至一个与采样周期相关的误差范围内 .

Banach空间中线性系统范数约束可达性

研究无穷维控制系统，范数约束可达性，其中ｘ∈Ｘ，１≤ｐ≤∞，Ｘ，Ｕ是自反Ｂａｎａｃｈ空间．文中提出一致范数约束可达性概念，得到充分必要条件．

一类线性不可观非线性系统的动态输出反馈镇定(英文)

本文研究一类不可观非线性系统的动态输出反馈镇定 .基于逼近渐近稳定性的概念 ,给出了动态输出反馈可镇定的充分条件 .本文主要结果的直接推论是零动态逼近渐近稳定的最小相位系统能用动态输出反馈镇定 .

关于加权Christoffel函数的估计

用初等的方法求出了 L egendre权的 Christorffel函数的下确界和点态估计式中的常数 ,并给出了 Jacobi权 w(x) =(1- x)α(1+x)β的 Christoffel函数的下界估计 .

平面非线性系统输出反馈镇定

本文证明：平面非线性最小相位系统能用动态输出反馈镇定．另外，还研究了非最小相位系统的动态输出反馈镇定问题．

全局渐近稳定性的Jacobi猜想的证明

设 ｆ∈ Ｃ１（Ｒ２，Ｒ２），ｊ（０）＝０．设 Ｄｆ（ｘ）为ｆ（ｘ）的 Ｊａｃｏｂｉ矩阵．Ｊａｃｏｂｉ猜想称：如果 ｘ∈Ｒ２，Ｄｆ（ｘ）的特征值都具有负实部，则微分方程ｘ＝ｆ（ｘ）的零解全局渐近稳定．本文证明此猜想成立．