基于遗传算法的混合H 2 öH ∞状态反馈控制器

提出了应用遗传算法设计混合H2/H∞状态反馈控制器的一种方法.通过遗传算法对H∞控制器进行H2性能优化,从而设计出鲁棒性强并满足系统性能要求的混合H2/H∞状态反馈控制器.该方法采用实数编码、排序选择与最佳个体保存相结合的选择算子、实值中间重组的交叉算子和实值变异的变异算子,并在适应度函数中添加惩罚约束.对国产某型飞机进行仿真,结果表明得到的混合H2/H∞状态反馈控制器具有良好的H∞性能和H2性能.     

基于干扰观测器的一类不确定非线性系统鲁棒H∞控制

为了降低控制器对干扰的要求,基于干扰观测器提出一类多输入多输出不确定非线性系统的鲁棒H∞控制方法．将系统的内部不确定性和外部干扰组成复合干扰,设计基于小波神经网络的复合干扰观测器,并提出干扰观测器的参数调节方案使观测器能以高精度逼近复合干扰．同时在控制器中引入鲁棒控制项用来抑制观测器误差给系统带来的影响,所设计的控制器能使系统的跟踪误差小于一个给定的性能指标．最后给出一个仿真算例验证了本控制方案的有效性．     

一类Lipschitz 非线性切换系统基于观测器的 H∞ 输出跟踪控制

针对一类Lipschitz非线性切换系统,研究基于观测器的H∞输出跟踪控制问题.借助微分中值定理,将Lipschitz非线性切换系统转化为线性参数切换系统.当状态变量不可测或不易测时,利用多Lyapunov函数方法,同时设计观测器、基于观测器的跟踪控制器和滞后切换信号,使得系统满足H∞输出跟踪性能.最后通过仿真例子表明了设计方法的有效性.     

时延网络控制系统的补偿算法和最优控制律设计

对具有随机时延和系统噪声的一类网络控制系统进行了研究和分析。针对系统存在的随机时延,分别设计出在全状态反馈方式和输出反馈方式下的状态观测器,通过状态观测器的算法补偿来实现对时延的补偿,从而获得更准确的预测估计。与此同时,基于LQG性能指标,给出了随机时延系统的最优控制律,减弱了网络时延和系统噪声对控制系统稳定性的影响,从而保证了系统的稳定性。最后,通过了实例仿真,证实了提出状态观测器进行时延补偿算法和最优控制律设计的有效性。     

网络控制系统H∞鲁棒控制器设计

针对存在不确定时延的网络控制系统, 将未知扰动和建模误差转换为满足给定约束的矩阵, 建立具有参数不确定性的网络控制系统模型。基于Lyapunov稳定性理论证明控制系统渐近稳定, 结合线性矩阵不等式完成H∞鲁棒控制器设计。通过仿真实验, 比较在不同时延条件下系统的状态响应曲线, 结果证明所设计的H∞鲁棒控制器可以解决系统中存在不确定建模误差、干扰和时延等问题, 具有一定的鲁棒性。     

输出反馈实现一类带不确定输入动态非线性系统的鲁棒几乎干扰解耦

研究一类带不确定输入动态非线性系统的输出反馈干扰抑制问题并基于观测器给出了输出反馈控制器 构造性的设计方法.所设计的控制器具有对可允许不确定动态的鲁棒性.不仅在L₂增益意义上抑制了干扰对输出 的影响,同时在ISS镇定意义上抑制了干扰对状态的影响.     

马尔可夫跳变系统基于观测器的有限时间容错控制

针对具有一般不确定转移速率的单边Lipschitz Markovian跳变系统,设计了有限时间故障估计观测器和容错控制器.首先,提出一种自适应的有限时间故障估计观测器,它对未知输入具有鲁棒性,能够同时估计出系统的状态、执行器故障和传感器故障,并确保了误差系统的H_∞有限时间有界.然后,基于所估计的状态和执行器故障,提出一种有限时间故障容错控制方法确保闭环系统H_∞有限时间有界.通过线性矩阵不等式的形式,给出了所设计的有限时间观测器和控制器存在的充分条件.最后,通过一个仿真实例,验证了所提方法的有效性.     

基于LS-SVM的一类非线性系统直接自适应H∞输出反馈控制

针对一类状态不可测的单输入单输出非线性不确定系统,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的直接自适应H∞输出反馈控制方法．该方法首先设计一种误差观测器,间接地估计出系统的状态;然后利用LS-SVM构造白适应控制器,并给出了LS-SVM权向量和偏移值的在线学习规则,通过引入如控制器减弱外部干扰及LS-SVM近似误差对输出误差的影响,利用李亚普诺夫理论证明了整个闭环系统的稳定性．仿真研究表明了该控制方案的可行性和有效性．     

基于观测器非线性不确定系统的自适应模糊控制

针对一类单输入单输出不确定非线性系统，提出一种稳定的自适应模糊控制方法，该方法不需要系统状态可测的条件，而是通过设计模糊状态观测器来估计系统的状态，证明了所提出的控制方法不但能使闭环系统稳定，而且输出误差可取得H∞跟踪控制性能，仿真结果进一步验证了该控制算法的实用性和有效性。     

不确定广义系统的降阶H∞控制器设计

研究基于函数观测器的不确定广义系统的降阶H∞控制器设计问题.首先提出了基于严格线性矩阵不等式的不确定广义系统H∞控制的充分条件,并用于状态反馈H∞控制设计.然后对所得控制增益进行降阶观测,基于广义Sylvester矩阵方程的显式通解,考虑系统的H∞性能约束,提出了降阶输出反馈控制器的参数化设计方法.     

基于遗传算法的混合降阶H 2 öH ∞控制器

讨论了混合降阶H2/H∞控制器的设计问题,提出了应用遗传算法设计混合降阶H2/H∞控制器的一种方法.通过遗传算法对次优H∞降阶控制器进行H2性能优化,设计出鲁棒性既强又满足系统性能要求的混合降阶H2/H∞控制器.它分别在H∞降阶和H2性能优化中两次应用遗传算法,遗传算法采用实数编码形式,其算子分别选用排序选择和最佳个体保存相结合的选择算子、实值中间重组的交叉算子及实值变异的变异算子.利用国产某型飞机对该方法进行仿真,其结果表明得到的混合降阶H2/H∞控制器具有良好的H∞性能和H2性能.     

一种新颖的鲁棒模糊滑模观测器设计及干扰重构方法

针对一类由T-S模糊模型描述的不确定非线性系统,提出一种新颖的鲁棒模糊滑模观测器设计和干扰重构方法.首先,给出一种T-S模糊模型的等价形式.其次,在考虑滑模匹配条件不满足、状态不可测的情况下,利用高增益估计器构造辅助变量.为避免其峰化问题,提出基于高增益估计器的鲁棒滑模观测器.然后,基于所提出的等价形式,给出一类不确定非线性系统的鲁棒模糊滑模观测器设计方法.并证明其不但对系统的未知干扰具有鲁棒性,而且能保证状态估计残差在有限的时间内收敛于任意小的邻域,并可应用等价输出误差介入原理重构出系统的干扰.最后,将该方法应用于双关节机械臂的控制仿真实验.结果表明所提方法的有效性.     

非线性M IMO 系统H 2 öH ∞模糊输出反馈控制

研究了非线性MIMO系统H2／H∞模糊输出反馈控制问题．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．在希望的H∞干扰抑制约束下，通过最小化H2控制性能指标，实现了模糊输出反馈次优控制．通过将优化问题转化成特征值问题(EVP)，应用线性矩阵不等式(LMI)优化方法求解，简化了问题的求解过程．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．     

离散时间Lipschitz 非线性时变时滞系统H∞ 估计: Krein 空间方法

研究一类离散时间Lipschitz非线性时变时滞系统的H∞估计问题.通过状态扩展方法,将时变时滞系统转化为具有时变参数的无时滞系统.结合H∞性能指标和Lipschitz非线性条件,构造不定二次型并建立与Krein空间2估计的联系.运用新息分析方法和Krein空间投影公式,给出了H∞估计器存在的充分条件和基于Riccati方程的估计器递推算法.最后,通过仿真算例验证了所提出算法的有效性.     

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.     

参数不确定线性系统混合H2/H∞状态反馈控制

对一类含有范数有界参数不确定线性系统的混合H2/H∞状态反馈控制问题进行了 研究.给出了系统一个输出在满足给定的H∞干扰衰减约束条件下,其另一个输出的H2性能 指标所满足的上界,并利用Lagrange乘子法导出了使得该界达到最小的"最优的"状态反馈 控制器.结果仅需求解一个含有两个尺度参数的修正代数Riccati方程.而且数值结果表明 该方法是非常有效的.     

基于观测器的网络控制系统的故障检测

研究了具有输出传输长时延的网络控制系统基于观测器的故障检测,在总结其设计方法的基础上利用预测状态作为控制器的输入,设计了具有延迟补偿功能的状态观测器,通过求取观测器增益矩阵来使得状态重构能跟上实际状态的响应性能。产生的残差信号对干扰信号和不确定项具有较强的鲁棒性,同时对故障信号具有较高的灵敏度。最后给出了网络控制系统基于观测器的故障检测的设计步骤。     

一种基于最优未知输入观测器的故障诊断方法

针对含有未知输入干扰和噪音的不确定动态系统,使用全阶未知输入观测器(Unknown input observer, UIO)来消除干扰项,实现状态估计, 结合Kalman滤波器算法来求解状态反馈矩阵,以使得输出残差信号的协方差最小,从而增强系统对噪声的鲁棒性,实现了 一种基于最优未知输入观测器的残差产生器.采用极大似然比(Generalized likelihood ratio, GLR)的方法对残差信号进行评估,通过设定的阈值来提高诊断率. 最后以风力发电机组传动系统出现加性传感器故障和乘性传感器故障为例, 进行了残差信号的仿真,仿真结果说明了该方法的有效性.     

随机时延网络化不确定系统的鲁棒H∞滤波

研究了一类具有随机时延的网络化不确定系统的 H∞ 滤波器设计问题. 这类时延的产生是由于传感器和滤波器通过有限带宽的网络连接而引起的系统测量数据的滞后, 而且它是随机发生的. 本文采用满足 Bernoulli 分布随机变量来描述测量数据的这种随机时延. 利用线性矩阵不等式, 给出了全阶和降阶的滤波器存在的充分条件. 所设计的滤波器使得滤波误差系统是均方指数稳定且具有给定的H∞ 性能. 数值仿真表明设计方法的有效性.     

不确定时滞中立系统的鲁棒H∞滤波

研究一类噪声干扰信号和被估计信号带有参数不确定性时的时滞中立系统的鲁棒H∞滤波设计问题.假设参数不确定性具有线性分式形式,给出的滤波器使误差系统渐近稳定且达到指定的干扰抑制水平.该方法将系统中的范数有界不确定作外部干扰处理,将不确定中立系统的鲁棒H∞滤波问题转化为确定系统的H∞滤波设计.最后通过解线性矩阵不等式得到可采...