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.     

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。     

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     

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。     

基于观测器的不确定离散变时滞系统的稳定性

本文讨论了基于观测器的不确定离散变时滞系统的滑模控制问题。首先,为了估计所要研究的不确定离散系统的状态,构造了状态观测器,并设计了理想的滑模控制律,以保证切换面有限时间的可达性,实现滑动模运动。其次,基于Lyapunov-Krasovskii泛函法以及线性矩阵不等式(LMI)等方法,给出误差离散系统和滑模动力离散方程的渐近稳定性判据。最后,给出了一个数值算例说明了本文结果的有效性和可行性。     

不确定中立型变时滞系统基于状态观测器的滑模控制

本文讨论了不确定中立型变时滞系统的滑模控制问题。首先,为了估计所要研究的不确定中立型系统的状态,构造了一个状态观测器,并设计了滑模控制律,以保证切换面的有限时间可达性。其次,基于Laypunov-Krasovskii泛函法以及线性矩阵不等式(LMI)等方法,给出了误差系统和滑模动力方程的渐近稳定性判据。最后,给出了一个数值算例说明了文本结果的有效性和可行性。     

基于无记忆状态观测器的多时滞不确定非线性系统的自适应控制

针对一类多时滞不确定非线性系统,研究了基于无记忆状态观测器的自适应控制问题.时滞状态扰动的上界未知,在控制中通过自适应律估计未知参数,并利用估计值设计了不依赖于时滞的无记忆状态观测器和控制器,基于Lyapunov-Krasovskii函数证明了观测误差渐近收敛到零.最后仿真结果说明了该方法的有效性.     

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。     

受扰欠驱动自主水下航行器的最优扰动抑制控制

针对近水面航行的欠驱动自主水下航行器(AUV),研究了其波浪力作用下的航向控制问题。首先,利用局部微分同胚将AUV非线性系统转换为Brunovsky标准型系统;其次,基于波浪力的Morison方程给出了波浪力干扰外系统模型;然后,根据最优控制理论,基于二次型性能指标设计欠驱动AUV系统的前馈反馈最优扰动抑制控制律,并通过求解Riccati方程和矩阵方程获得。最后,通过AUV系统仿真实例验证了该方法的有效性。     

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.     

离散时滞双线性系统的近似最优控制

研究具有二次型性能指标的离散时滞双线性系统最优控制问题。对既带有时间超前项又带有时间滞后项的非线性两点边值(TPBV)问题,通过逐次逼近算法(SAA)构造不含超前滞后项的线性非齐次TPBV问题迭代序列。最优控制律由精确的线性反馈项和非线性时滞补偿序列的极限项组成。取补偿项序列的有限次迭代值,获得次优控制律。通过仿真,验证算法的有效性。     

具有纯滞后一阶控制系统能稳性的充要条件

利用Ｎｙｑｕｉｓｔ稳定判据证明了控制通道具有纯滞后的一阶控制系统能稳性的充分必要条件。在满足能稳性的条件下,得到了保证一阶闭环系统滞后相关稳定性控制律应满足的充分必要条件。给出的条件简捷,为判断时滞系统的稳定性和设计时滞控制系统镇定控制律提供了理论依据     

基于观测器的分数阶不确定系统保成本控制

本文研究了一类基于观测器的不确定分数阶系统(FOSs)的保成本控制问题,将整数阶系统的理论扩展到分数阶系统。首先,根据分数阶系统的稳定性理论,通过构造Lyapunov函数和分数阶系统的性能指标函数,以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出了基于观测器的状态反馈控制系统的保成本控制器的设计方法,该控制器不仅保证了不确定分数阶系统的渐近稳定性,而且使其性能指标达到了合适的水平。然后,通过求解线性矩阵不等式的可行性问题,给出了控制器和观测器的增益。最后,给出了一个数值算例,验证了结果的有效性。     

含有控制时滞的多输入离散系统的变结构控制

给出了多输入离散系统的基于时变衰减幂次趋近律的滑模变结构控制方法,并通过时滞变换将结果推广到含有控制时滞的情形。首先选取具有适当增益矩阵的线性切换函数以保证系统在切换面上的理想准滑模运动方程的极点可任意配置。其次基于时变衰减幂次趋近律设计了准滑模控制器,该控制器能够保证两类离散系统的运动轨迹在有限时间内到达准滑模带,然后要么直接转入理想准滑模,要么在准滑模带中以指数幂速率快速趋于理想准滑模,并使系统的运动轨迹能够渐近趋于状态空间的原点,而不再是原点附近某邻域中出现稳定抖振。最后的仿真结果进一步表明了这种方法的有效性。     

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。     

时滞多输入离散变结构控制系统的趋近律方法

研究了基于离散趋近律方法的变结构控制设计问题。借助于S型函数提出了的一种离散趋近律方法,应用到了时滞多输入离散系统。应用该趋近律设计的变结构控制系统,其特点是可以使系统的状态在原点稳定,且可有效消除由传统离散趋近律参数引起的抖振。最后的仿真例子进一步表明了本文方法对时滞离散系统的可行性与有效性。     

具有变时滞的非线性系统的时滞相关非脆弱保成本控制

对于一类具有变时滞和控制器增益摄动的非线性系统,研究非脆弱保成本控制问题。在控制器参数存在加法摄动和乘法摄动2种情况下,设计1个无记忆状态反馈非脆弱保成本控制律,使闭环系统渐近稳定,并且闭环性能指标不超过某个确定的上界。利用线性矩阵不等式方法,给出时滞相关的非脆弱保成本控制律存在的条件和控制器的设计方法。     

具有单向强耦合的时滞大系统的稳定性

针对具有单向强耦合的时滞大系统,通过构造Lyapunou泛函,并采用部分分解法,给出了判定系统一致渐近稳定的充分条件。与传统的分解等价法相比,该方法扩大了单方向关联项的界限,并可通过参数的选取扩大时滞界限,结论易于验证,具有实际应用价值。     

线性常时滞时变系统的有限时间稳定性分析

本文研究了一类线性常时滞时变系统的有限时间有界与输入-输出有限时间稳定性问题,通过构造Lyapunov泛函,并利用时变的矩阵不等式,分别获得了线性常时滞时变系统的有限时间有界和输入-输出有限时间稳定的充分条件。同时,设计了状态反馈控制器,使得闭环系统有限时间有界且输入-输出有限时间稳定,并通过仿真算例验证了本文方法的有效性。     

一类时滞随机最优松驰控制的最大值原理

本文通过引入更为一般的松驰控制过程,考虑带有时滞的随机最优控制系统,以解决控制集合U受到凸性条件限制的问题。在Hamilton函数满足关于状态变量和控制变量存在凹性假设的条件下,借助对偶方法和超前倒向随机微分方程的良好性质,给出了带有时滞的随机最优松驰控制问题的最大值原理。