时延网络化控制系统的H2/H∞混合控制

针对存在多步随机传输时延的网络化控制系统模型 ,研究了其随机稳定性及H₂/H_∞混合控制问题 .在一定的系统通信控制模式下 ,网络传输时延可以建模为一个马尔可夫随机过程 ,通过增广系统状态的方法将原系统转化为一个具有随机跳变系数的离散系统 ,同时通过建立随机跳变Lyapunov函数 ,构建了满足系统随机稳定的H_∞次优和H₂/H_∞混合控制状态反馈控制器 .该控制器可通过求解一组耦合的矩阵不等式而得 .     

DoS攻击下信息物理系统的无模型H∞控制

针对动态模型未知的信息物理系统在拒绝服务(DoS)攻击下的安全控制问题,提出无模型的H_∞控制方法,其中DoS攻击具有代价约束且连续攻击次数有界.首先,利用量测数据设计丢包情形下的Smith预估器对当前状态进行预测,并给出了量测反馈H_∞控制器的结构形式;其次,利用博弈论将H_∞控制问题转化为二人零和博弈问题,从而给出控制器增益的设计方法;进一步,基于Q-learning方法设计模型未知下的控制器增益在线求解算法,实现系统的安全H_∞控制;最后,通过雕刻机平台的仿真和实验验证所提出方法的有效性.     

混合H2/H∞鲁棒控制器设计

在状态空间描述下,定义了混合H₂/H_∞控制的完整信息、完整控制、干扰顺馈、输出估计这4种典型情况.在二次稳定意义上,讨论了混合H₂/H_∞的性能指标,及这4种典型情况的混合H₂/H_∞线性反馈控制器设计,给出了充分必要条件.在典型情况分析的基础上,研究一般意义上的混合H₂/H_∞反馈控制器设计.H₂和H_∞的干扰输入阵及性能评价函数各不相同时的混合H₂/H_∞反馈控制器,与H₂和H_∞控制器设计相似,归结为解两个Riccati方程.但这两个Riccati方程含有参数,最优解要通过搜索这两个参数得到.结果包含了单纯的H₂和H_∞设计,可看作是H₂,H_∞和混合H₂/H_∞的统一设计方法.最后通过一个简单的例子,说明了控制器设计方法的可行性.     

基于博弈论的H2/H∞混合控制及其在汽车主动悬架中的应用

文章提出把H₂/H_∞混合控制问题抽象为两个对局者信息不完全情况下的非零和博弈模型.在构造2×2非零和博弈模型中把反映系统鲁棒性能通道和动态性能通道作为参加博弈的两方,以H_∞和H₂控制方案作为两种纯策略,基于纳什谈判解原理设计出求解H₂/H_∞混合控制问题纳什均衡点的一般算法.把该算法应用于汽车主动悬架设计出基于纳什均衡点的H₂/H_∞输出反馈控制器.使用MATLAB进行仿真,仿真结果表明主动悬架系统在保持鲁棒稳定性与获得优化的动态性能指标之间取得平衡.     

挠性系统基于相位控制的H∞鲁棒设计

提出一种加权的H_∞优化设计方法来设计挠性系统的鲁棒控制器,以解决采用H_∞回路成形法设计时控制器不稳定且鲁棒性差的问题.利用挠性模态所对应闭环极点的配置来实现相位控制思想,同时允许高频部分的闭环极点与期望极点有一定差别,弱化严格正实的约束.将相位控制与H_∞优化求解相结合,通过所求得的控制器实现期望的闭环极点.所提出的设计方法灵活且设计过程物理意义明确.最后通过两个仿真算例验证所提出方法的可行性.     

基于混合灵敏度函数的H∞控制器参数模糊优化方法

给出了SISO系统H_∞控制器参数优化过程,提出了一种系统性能模糊评价优化设计方法,根据系统动态特性通过模糊优化控制策略动态校正控制器结构参数.结果表明,本方法对模型不确定性具有良好的鲁棒性适应性和动态特性,控制品质优于一般H_∞控制和常规PID,Smith预估器.     

不确定串联非线性系统H∞鲁棒自适应控制

针对一类含有未知参数和干扰的非最小相位串联非线性系统,结合H_∞控制和自适应控制方法并利用李雅普诺夫函数递推设计方法设计了状态反馈H_∞自适应控制器,避免了求解Hamilton-Jacobi-Isaacs不等式设计控制器的困难.该控制器不仅保证闭环系统ISS(input-to-state)稳定,而且使得系统对于所有允许的参数不确定从干扰输入到可控输出的L₂增益不大于给定的值.最后,给出了一个仿真例子,仿真结果充分表明了所设计的控制器的可行性和有     

基于LMI的约束系统H∞控制及其滚动优化实现

在LMI优化框架下,讨论有时域硬约束线性系统的H_∞控制问题.首先提出了一种基于LMI优化的状态反馈方法,并给出了闭环系统保证H_∞性能和满足时域硬约束的条件.在此基础上,融合预测控制的滚动优化原理讨论了一种滚动时域H_∞性能控制方法.通过对H_∞性能指标γ的在线最小化,闭环系统能实时协调控制性能要求和硬约束,并充分利用有限的控制能力提高控制性能.     

基于模糊观测器的非线性MIMO系统H2/H∞模糊状态反馈控制

研究了非线性系统H₂/H_∞模糊状态反馈控制问题.采用局部线性化方法,用T-S模糊线性模型逼近非线性系统,用模糊观测器重构系统状态.在希望的H_∞干扰抑制约束下,通过最小化H₂控制性能指标,实现了模糊状态反馈次优控制.通过将优化问题转化成2个特征值问题(EVP),应用线性矩阵不等式(LMI)优化方法求解,使问题的求解大大简化.所设计的闭环系统在平衡点是局部二次型稳定的,系统抗扰性能和动态性能均较好.     

不确定性关联大系统的分散鲁棒状态反馈H_∞控制

研究同时存在系统矩阵、控制输入矩阵的不确定和系统关联不确定变化以及外界干扰的关联大系统的分散H_∞ 控制问题, 提出一种较为全面的局部状态反馈分散H_∞ 控制器的设计方法. 局部控制器的求解只需递推地利用一系列局部代数Riccati方程. 最后通过实例表明该方法的有效性.     

Generalized predictive control for non-uniformly sampled systems

In this paper, we study digital control systems with non-uniform updating and sampling patterns, which include multirate sampled-data systems as special cases. We derive lifted models in the state-space domain. The main obstacle for generalized predictive control (GPC) design using the lifted models is the so-called causality constraint. Taking into account this design constraint, we propose a new GPC algorithm, which results in optimal causal control laws for the non-uniformly sampled systems. The solution applies immediately to multirate sampled-data systems where rates are integer multiples of some base period.     

控制输入受限的拦截卫星轨道鲁棒H2/H∞控制

针对拦截卫星在执行轨道拦截任务的过程中存在不确定参数和不同类型外界干扰的轨道控制问题,研究了基于鲁棒H2/H∞稳定的控制器设计方法.首先,考虑参数不确定性、外界干扰、系统的H2/H∞性能和有限时间性能、控制输入限幅和极点配置,建立了相对运动轨道模型和相应的约束条件,并由此提出了控制器设计目标.然后采用线性不等式技术提出并证明了控制器存在的充分条件,并将控制器的设计转化为一个凸优化问题进行求解.仿真结果表明,设计的控制器能够使系统稳定并满足各项约束,且对系统不确定性具有较好的鲁棒性以及对外界干扰有一定的抑制作用.     

线性自抗扰控制系统的鲁棒稳定性

针对线性自抗扰控制系统,研究了模型参数不确定情况下的鲁棒稳定性问题.首先给出对象为非自治模型时该系统的H∞判据.然后针对线性误差模型的状态矩阵只在某一行存在不确定参数的情况,基于奇异值理论,得到H∞判据的一种新的等价描述,把H∞范数约束转化为对奈奎斯特图的约束.之后为了降低新判据在实际应用中的保守性,对不确定性矩阵的分解方式进行优化.在此基础之上提出了一种新的方法,用于计算时变参数不确定性的最大边界,为线性自抗扰控制器设计提供理论依据.数值实例表明该方法不仅保守性小,而且计算简单.     

Adaptive output feedback control of general MIMO systems using multirate sampling and its application to a cart–crane system

In adaptive output feedback control based on almost strictly positive real conditions, a technical difficulty arises when the multi-input multi-output (MIMO) system under consideration is non-square, and in particular, has less inputs than outputs. To overcome this, we propose the idea of multirate sampled-data control—by carefully choosing faster input sampling rates, we obtain a lifted discrete-time system, which has the same number of inputs and outputs and does not give rise to the causality constraint. The adaptive control strategy is then applied to the lifted system, resulting in a multirate adaptive output feedback controller which is implementable digitally and provides closed-loop stability under certain conditions. The results reported here are validated on an experimental cart–crane system.     

H Robust servo problem with H∞ norm constraint

A robust servo problem with an H-infinity norm constraint is investigated based on the LMI (Linear Matrix Inequality) approach to the H-infinity control problem. The following results are obtained. (1) A necessary and sufficient condition for the existence of an H-infinity controller with robust tracking property is derived. It consists of the following two indepent conditions: (i) the existence of an H-infinity controller; (ii) a boundary constraint at the reference mode. (2) If there exists an H-infinity controller with robust tracking performance, there exists one whose order equals the sum of an H-infinity controller and the internal model.     

广义离散系统的状态反馈鲁棒H∞控制

针对一类范数有界参数不确定性的广义离散线性系统,研究了该系统的状态反馈鲁棒H∞控制问题。利用线性矩阵不等式（LMI）的方法,得到了问题可解的条件,并给出了相应的状态反馈控制律。在一定条件下,所得的状态反馈鲁棒H∞控制律使广义离散线性系统对所有容许的不确定性参数,能够保证闭环系统正则、具有因果关系并且渐进稳定,同时其传递函数矩阵能够满足给定的H∞性能指标。正常离散线性系统的相对应结果可作为本文结果的特殊形式。     

具有非线性扰动的广义系统的鲁棒H∞控制

研究具有非线性结构扰动广义系统的鲁棒H∞控制和鲁棒H∞保性能控制问题,该不确定性为时间和状态的函数.且满足Lipschitz条件.目的是分别设计系统的鲁棒H∞控制器和鲁棒H∞保性能控制器.应用线性矩阵不等式方法,分别给出了系统的鲁棒H∞控制器和鲁棒H∞保性能控制器存在的充分条件.当这些条件可解时,分别给出了鲁棒H∞控制器和鲁棒H∞保性能控制器的表达式.最后通过一个仿真算例说明了所给出方法的应用.     

满足因果约束的多速率单值广义预测控制

针对输入更新频率和输出采样频率均不相同的多速率采样系统,提出一种多速率广义预测控制算法．通过采用在系统周期内根据不同的采样时刻构造扩展模型序列的方法,有效地解决了由于多速率采样而引起的因果约束问题．在此基础上,对算法的闭环稳定性进行了分析,仿真结果证明了算法的有效性．     

Identification of fast-rate models from multirate data

For a multirate sampled-data system consisting of a continuous-time process with or without a time delay, a sampler with period nT and a zero-order hold with period mT (m < n), we study the problem of identifying a fast single-rate model with sampling period mT based on multirate input-output data. This problem is solved in two steps: First, we identify a lifted state-space model for the multirate system by extending existing subspace identification algorithms to take into account the causality constraint in the lifted model; next, based on the lifted model, we extract a state-space model for the fast single-rate system. Such fast-rate models are useful for many applications such as inferential control. Other related topics discussed in the paper include observability of lifted models in the presence of time delay and time-delay estimation from multirate data. Finally, we apply and test the proposed algorithms to an experimental setup involving a continuously stirred tank heater.