压水堆功率跟踪自适应保性能控制器设计

针对压水堆动态模型的高度非线性和不确定性特点,本文提出一种自适应保性能跟踪控制器(adaptive guaranteed cost control,AGCC)设计方法.首先以堆芯的点堆方程为基础,引入功率跟踪误差的积分项,构造反应堆的增广状态空间模型,再结合线性参数变化(linear parameter varying,LPV)理论,建立了堆芯系统的多胞LPV模型.该控制器的控制输入由状态反馈控制和不确定性补偿组成,结合保性能控制理论和多胞模型理论,求解线性矩阵不等式得到变增益状态反馈矩阵,确保闭环系统全局渐近稳定;利用李亚普诺夫稳定理论得到不确定性参数的自适应律,实现对系统不确定性的动态补偿.仿真结果表明,该控制器不仅对系统不确定项具有自适应性,而且有较好的负荷跟踪性能.     

独立摄动参数不确定线性系统的正实控制

考虑了一类范数有界参数不确定线性系统的鲁棒正实性分析和设计问题，其中参数不确定性是独立摄动的．通过构造增广系统将不确定系统的鲁棒正实分析和控制问题转化为确定系统的情形，给出了鲁棒正实分析问题的线性矩阵不等式解法，导出了输出反馈控制器的存在条件．所得结论将范数有界参数不确定系统的鲁棒正实分析和控制的现有结果推进了一步．     

严格正实线性多变量系统的鲁棒性分析及其输出反馈控制

讨论一类线性不确定系统的鲁棒严格正实分析和控制问题，其中各不确定参数矩阵具有线性分式形式，分析了这类系统对所有容许不确定性严格正实的条件，并综合了使闭环内稳且严格正实的动态输出反馈控制器，通过适当地构造增广系统，将这类问题转化为确定系统的严格正实分析和设计，并按增广系统给出了这类不确定系统鲁棒严格正实的充分必要条件以及动态输出反馈鲁棒严格正实控制器的存在条件。     

多胞型不确定性随机时滞系统鲁棒H∞控制

考虑凸多胞型不确定性的随机时滞系统的鲁棒H∞控制问题,分别运用参数化和非参数化的李亚普诺夫函数，给出解决问题的充分条件.通过求解一组线性矩阵不等式(LMI),设计所需状态反馈控制器,所得到的闭环系统均方渐近稳定，且满足所需要的H∞性能指标,其中参数化的李亚普诺夫函数具有更小的保守性.通过算例验证了方法的有效性.     

线性不确定广义时滞系统的鲁棒无源滤波器设计

研究一类线性不确定广义时滞系统的鲁棒无源滤波器设计问题．系统中所含的不确定性假设是未知且范数有界的．利用线性矩阵不等式方法和Lyapunov函数方法相结合，给出了广义滤波增广系统时滞独立的鲁棒无源滤波器的存在条件．设计目标是对所有的不确定性，滤波增广系统是正则、稳定、无脉冲的，且满足所提的无源滤波性能指标．所提的滤波器设计问题可转化为标准的线性矩阵不等式的求解问题，并可推广到多时滞情况．数值例子验证了设计方法的可行性．     

执行器不确定系统鲁棒预测动态控制分配策略

针对多操纵面级联飞行控制结构中执行器存在多面体不确定的问题, 提出了一种基于鲁棒预测控制理论的动态控制分配策略. 考虑位置约束和速率约束, 建立了多面体不确定冗余执行器的增广控制模型; 以执行器状态和虚拟指令跟踪误差为增广变量构造二次型李亚普诺夫函数, 将无穷时域Min-Max非线性规划转化为线性矩阵不等式凸优化问题, 设计了保守性小的鲁棒预测控制律. 各个控制指令汇集到一个混合优化控制分配器, 由它分派控制指令, 以最优地补偿执行器的不确定动态特性. 仿真结果表明, 该策略可综合补偿执行器的多面体不确定性, 在操纵面偏转范围内精确地跟踪虚拟指令, 保证了闭环系统的稳定性, 具有较好的鲁棒性.     

多胞不确定型多时变时滞系统的稳定性

采用积分等式方法处理Lyapunov-Krasovskii泛函导数中的交叉项, 利用牛顿–莱布尼兹公式和自由权矩阵来保留状态的导数项, 标称系统的稳定性条件中的系统矩阵和Lyapunov矩阵得以分离, 再通过参数依赖Lyapunov-Krasovskii泛函得到多胞不确定型系统的鲁棒稳定性结论, 最后数值算例说明稳定性条件的有效性.     

时延网络控制系统的模型预测控制

针对有输入约束的不确定时延网络控制系统,提出鲁棒模型预测控制方法;其中,将不确定时延建模为范数有界的输入矩阵的不确定性．给出了鲁棒性能指标的上界和系统渐近稳定的充分条件,通过在线求解LMI凸优化问题得到状态反馈控制律．仿真例子验证了该方法的有效性．     

网络化多胞型系统的变增益H∞ 控制

研究参数变化速率有界的网络化多胞型系统的变增益H_∞ 控制问题. 采用时滞状态增广方法处理状态传输时延, 得到切换多胞型系统模型; 考虑参数变化速率约束与参数传输时延影响, 给出对当前参数、次刻参数和时滞参数三元组的多胞描述方法; 进而基于参数依赖切换Lyapunov 函数方法给出变增益H_∞ 控制器的LMI 设计准则. 该方法将已有结果推广至包含网络传输时延的情形, 具有较低的保守性. 仿真实例表明了所提出方法的有效性.     

不确定2-D 奇异系统Roesser 模型 鲁棒能稳的矩阵不等式方法

考虑具有参数不确定性的2-D奇异系统Roesser模型(简称2-D SRM)鲁棒能稳问题．通过静态状态反馈控制律，使得对所有容许的不确定参数，闭环系统容许、稳定、无跳跃模．通过求解矩阵不等式，给出了不确定2-D奇异系统鲁棒能稳问题可解的充分条件及静态状态反馈控制律设计的代数表达式．最后通过算例验证了方法的有效性．     

基于啤酒发酵过程的时变轨迹输出反馈鲁棒模糊预测控制

考虑到实际生产中状态不易测量和设定值变化的情况以及系统本身的非线性特性,针对啤酒发酵过程温度控制系统提出了一种时变轨迹下输出反馈鲁棒模糊预测控制方法。在啤酒发酵罐温度系统的机理模型的基础上,建立包括不确定性和未知干扰的状态空间模型;通过设计模糊集,建立为具有加权系数的T-S模糊状态空间模型;并在状态变量的中引入输出跟踪误差,建立新型多自由度状态空间模型;并运用鲁棒模型预测控制方法优化参数不确定性问题,结合李雅普诺夫稳定性理论推导出线性矩阵不等式形式的稳定性条件,通过求解线性矩阵不等式中参数来计算对应子模型控制律,并对所设计的输出反馈控制器给定权值。通过仿真结果验证了提出方法的有效性和可行性。     

Uncertainty learning and compensation: An application to pressure tracking of an electro-hydraulic proportional relief valve

In this paper, uncertainty learning and a compensation technique are incorporated into a classical sliding mode control for a pressure tracking control of a low-cost electro-hydraulic proportional valve. Unknown nonlinear characteristics and disturbances of the valve system can be eliminated and surmounted by the proposed uncertainty compensation and conventional boundary layer technique, respectively. Lumped-system uncertainty is calculated from the first derivative of a sliding function, which can be determined by feeding an equivalent control into the system. It is then used to eliminate the uncertainty of the system. However, this technique requires a proper control distribution matrix. Therefore, a new adaptation of the control gain is introduced. The adaptation law uses a linear combination of magnitude of the calculated lumped-system uncertainty as an adaptive function. As a result, even with an inaccurate actuator model, tracking control is possible and the stability in the boundary layer is guaranteed everywhere outside the uniform ultimate bound, which is dependent on the accuracy of the uncertainty estimation.     

基于状态观测器的约束鲁棒模型预测控制

模型不确定情况下的鲁棒问题是模型预测控制的一个根本问题。本文采用线性矩阵不等式(LMI)，研究多模型不确定性描述情况下的鲁棒模型预测控制问题。在输入输出约束条件下，最小化最坏情况下的无穷时域目标函数，获得保证系统稳定的基于状态观测器的状态反馈增益并且给出观测器增益的设计方法。实例说明算法可行且保证闭环系统渐近稳定。     

新型Lyapunov函数方法的模糊控制器设计

研究了在新型Lyapunov方法下的带有不确定性的T—S模糊模型稳定性及控制器的设计,给出了输入为零时系统稳定的充分条件,并验证了该条件比常用李雅普诺夫函数具有更大的松弛性。基于新型李雅普诺夫函数,对带有不确定性模糊模型设计了线性矩阵不等式形式的模糊控制器,该方法不必知道某一时刻被激活的规则数,同时把一个公共矩阵的寻找分解为p个矩阵的寻找。仿真实验证明,通过应用改进的李雅普诺夫函数设计的模糊控制器,具有良好的鲁棒性,控制效果良好。     

持续有界扰动系统的嵌套不变椭圆集鲁棒控制

为了抑制外部持续有界扰动和模型不确定性对系统稳定性控制的影响,通过不变集理论,采用嵌套不变椭圆集鲁棒控制算法实现系统的快速稳定控制。控制算法分为离线算法和在线算法两部分。离线时根据公式得到一维状态变量序列,通过线性矩阵不等式方法优化得到嵌套不变椭圆集。在线时,根据系统状态变量在嵌套不变椭圆集的位置,构建新的不变椭圆集并计算得到系统的控制律。给出新的不变椭圆集满足系统控制要求的理论证明。通过与不变单椭圆集控制算法进行仿真比较,结果验证了上述算法的有效性,为持续有界扰动下模型不确定性系统的稳定控制,提供一种有效的控制方法。     

Robust output feedback model predictive control using off-line linear matrix inequalities

A fundamental question about model predictive control (MPC) is its robustness to model uncertainty. In this paper, we present a robust constrained output feedback MPC algorithm that can stabilize plants with both polytopic uncertainty and norm-bound uncertainty. The design procedure involves off-line design of a robust constrained state feedback MPC law and a state estimator using linear matrix inequalities (LMIs). Since we employ an off-line approach for the controller design which gives a sequence of explicit control laws, we are able to analyze the robust stabilizability of the combined control laws and estimator, and by adjusting the design parameters, guarantee robust stability of the closed-loop system in the presence of constraints. The algorithm is illustrated with two examples.     

饱和约束系统的鲁棒模型预测控制

针对饱和约束系统提出了一种鲁棒模型预测控制算法,分别考虑了多面体不确定性和结构反馈不确定性.考虑无穷时域的最坏二次性能指标,通过采用带有饱和特性的反馈控制结构,将控制律的求解转化为一个在线的线性矩阵不等式优化问题.初始时刻优化问题的可行性保证了闭环控制系统的鲁棒稳定性.最后的仿真结果说明了算法的优越性.     

基于LMI方法的网络闭环控制系统离散鲁棒模糊控制

针对网络闭环控制系统中时延和不同步等不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,提出了一种新的网络闭环控制系统建模方法———具有时滞的不确定离散模糊T-S模型;并在此模型的基础上,利用并行分布补偿原理和Lyapunov理论及LMI方法,证明了通过状态的静态反馈模糊控制,使闭环系统稳定的充分条件等价于求解一组LMI。仿真示例验证了该控制方法的有效性.