具有小时滞的线性系统次优控制的无滞后转换法

该文研究线性时滞定常系统的次优控制问题。根据无滞后转换法的思想 ,先引入状态向量的增量 ,将其视为附加扰动输入 ,再利用微分方程的逐次逼近法 ,将既含有时滞项又含有超前项的两点边值问题化为既不含时滞项又不含超前项的两点边值问题族。然后 ,把第 N次逼近得到的控制律近似为系统的最优控制律 ,得到次优控制律。并用实例仿真验证了该算法的有效性。该方法可使小时滞系统的迭代次数大大减少 ,因此尤其适合于小时滞系统的次优控制。     

含确定扰动的线性离散时滞系统的前馈-反馈最优控制

研究在外界持续干扰的动态特征已知的情况下,线性离散时滞系统的前馈-反馈最优控制问题。给出了前馈-反馈最优控制存在的唯一性条件,提出了前馈-反馈最优控制律的逐次逼近算法;通过截取最优控制序列解的有限项,得到系统的前馈-反馈次优控制律,并利用扰动观测器解决了其物理可实现问题。该算法容易实现,计算工作量小,且对外部持续扰动有良好的鲁棒性。仿真结果说明了算法的有效性。     

含输入和输出时滞离散时间系统的最优跟踪控制

针对一类含有输入时滞和输出时滞的离散时间系统,给出了一种无时滞转换方法,并给出了此类系统在受扰情况下的最优跟踪控制律。为避免求解含有超前项和时滞项的两点边值问题,对原时滞系统进行了无时滞转换。根据系统的最优控制理论,构造了转换后系统的二次性能指标。通过求解Riccati差分方程得到了最优跟踪控制律。构造了扰动外系统观测器和参考输入外系统观测器来解决最优跟踪控制律中所含有的前馈项的物理不可实现问题。仿真实例表明所提出的最优跟踪控制律有效。     

一类受持续扰动的非线性时滞系统的扰动抑制

研究一类受已知动态特性的外部扰动作用的非线性时滞系统的扰动抑制问题。基于内模原理构造能够抵消扰动影响的伺服补偿器,然后利用极大值原理及灵敏度法设计带有补偿器的最优控制律,使得系统在无扰动作用时以1种最优方式运行,而有扰动作用时,控制律能够消除扰动引起的稳态误差,实现无静差扰动抑制。最后,通过仿真算例验证提出算法的有效性。     

一类非线性系统次优控制的灵敏度法

本文研究一类非线性定常系统的次优控制问题。通过在系统中引入 1个灵敏度参数并将系统变量关于灵敏度参数展开 Maclaurin级数 ,使求解最优控制的非线性两点边值问题化为一族线性两点边值问题。利用截取最优控制级数的有限项求得系统的次优控制律。仿真实例表明 ,该方法对非线性系统次优控制律的设计是有效的     

受正弦扰动的线性时滞系统的最优输出跟踪控制

考虑参考输入由外系统给出的状态含有时滞的线性系统在正弦干扰下的最优输出跟踪问题.利用逐次逼近法,通过构造线性非齐次两点边值问题序列,求得了用于补偿时滞的伴随向量.分别利用参考输入外系统状态、干扰及其导数信号引入前馈控制作用.得到的控制律包含精确反馈项、前馈项和伴随向量极限形式的时滞补偿项.通过引入参考输入观测器解决由于引入外系统状态而导致的前馈控制律的物理不可实现问题.仿真结果表明该方法的有效性.     

一类有数据包丢失的长时延网络控制系统的最优控制

研究一类具有数据包丢失的长时延网络控制系统的最优控制问题。首先建立控制器和执行器均采用时钟驱动的长时延网络控制系统的离散时间系统模型,提出1种基于维序策略的数据包丢失判别方法。然后在数据包的最大丢包率和最大连续丢包长度被限定的情况下,提出1种用于补偿丢失数据的估值补偿方法。该方法可以根据历史状态向量和控制向量信息估算出当前的控制量。利用该方法和动态规划算法,导出了离散二次型性能指标下的网络控制系统的最优控制序列,进而给出了最优控制律的实现算法。最后通过1个数值仿真算例,比较了不对丢失数据进行补偿和采用估值补偿2种方法对于系统性能的影响,从而验证了主要结果的有效性和正确性。     

多滞后中立型非线性控制系统的镇定

应用Lyapunov等价法讨论了多滞后中立型非线性定常控制系统与不带滞后的线性定常控制系统的镇定问题.应用Lyapunov稳定性理论与Krosovskii最大最小特征值定理,得到了多滞后中立型非线性定常控制系统渐近稳定的结论,该结论是对前人结果的进一步扩展,并在非线性项的限制下给出了时滞的界限.最后,将上述结论推广到了多滞后中立型非线性时变控制系统.     

离散时滞网络控制系统的镇定研究

研究一类同时存在系统时变时滞和网络随机时滞的网络控制系统的稳定性问题。首先采用切换方法描述离散线性系统的时变时滞,而利用马尔可夫链描述网络随机时滞;其次,基于线性矩阵不等式形式和V-K迭代算法给出该系统的稳定性判据和控制器设计算法;最后通过仿真实例验证了该方法的有效性和可行性。     

受扰线性系统的前馈-反馈最优控制

针对具有外部持续扰动的线性系统，研究前馈-反馈最优控制律的设计问题。给出了最优控制律的存在唯一性条件。并提出了最优控制律的设计算法。利用滤波器解决了前馈控制的物理不可实现问题。仿真结果表明，此算法易于实现，与传统的反馈最优控制相比对抑制外部扰动具有较强的鲁棒性。     

正弦干扰下时滞系统的状态预测观测器与前馈-反馈预测控制器设计

研究控制变量含有时滞的线性系统在外部正弦干扰下的最优减振预测控制问题。利用系统的控制向量和被控对象的预测输出向量 ,设计了 1种全维状态预测观测器。并将该状态观测器用于时滞控制系统的最优前馈 -反馈预测控制中。频域分析表明 ,应用该状态预测观测器可将闭环系统的时滞项移至系统闭环结构之外 ,从而其优化控制规律完全可以按无时滞系统进行设计。时域分析表明 ,设计的预测控制器对外部正弦干扰有较强的鲁棒性 ,得到的结果关于二次型平均性能指标是次优的     

基于T-S模型不确定时滞系统的保成本控制

针对一类基于T-S 模糊模型描述的具有输入与状态时滞的不确定系统,研究了保成本控制问题,得到了保成本控制律存在的充分条件,并以线性矩阵不等式的形式给出了控制器的设计方法.最后仿真实例验证了该方法的可行性.     

含有控制时滞系统的输出反馈扰动抑制

研究在持续外界扰动作用下,具有控制时滞线性系统的动态输出反馈扰动抑制问题。首先利用模型转换将控制时滞系统转化为形式上无时滞的系统,通过求解Riccati方程和Sylvester方程,推导出前馈—反馈最优扰动抑制控制律。然后构造能同时预估状态和扰动的降维观测器,不仅解决前馈控制和状态反馈的物理不可实现问题,而且得到了近似于最优扰动抑制控制律的动态输出反馈扰动抑制控制器。仿真实例证明此控制律的有效性。     

带状态滞后及控制滞后的一阶线性系统预测镇定

研究状态变量及控制变量均带滞后的一阶线性系统的预测镇定问题。通过按无滞后系统设计控制规律,预测物理上不可实现的超前状态变量的方法,得到了预测镇定控制规律。该控制规律可保证闭环系统的无穷个极点都位于根平面上希望极点的左边。     

Picard iterations for a finite element shallow water equation model

ADCIRC, a finite element circulation model for shelves, coasts and estuaries, will be used for variational data assimilation. The nonlinear Euler–Lagrange (EL) problem will be solved using the iterated indirect representer algorithm. This algorithm makes such large, nonlinear but functionally smooth optimization problems feasible by iterating on linear approximations of the nonlinear problem (Picard iterations) and by making preconditioned searches in the “data subspace” at each iterate. Before solving the nonlinear EL using such Picard iterations, it essential that the iteration scheme be carefully examined within the framework of the nonassimilative or forward problem.The purpose of this paper is (1) to detail a Picard iteration procedure for ADCIRC, including the problematic bottom friction term; (2) to examine the ability of the iteration scheme to recover the nonlinear forward solution from deficient background fields; and (3) to present a study of different interpolation methods for reducing the memory/disk requirements of the iteration scheme. The iteration scheme is shown to be quite robust in its ability to recover the nonlinear solution from a variety of deficient background fields. A new cubic Hermitian interpolation method is shown to be a more effective alternative to standard linear interpolation for reducing memory/disk requirements, especially for high frequency overtides.