混合不确定性系统的鲁棒镇定及性能设计

采用双回路控制方法讨论具有混合不确定性系统的鲁棒镇定及性能设计问题,其内环控 制器可改善对象特性,从而使整个双回路闭环系统具有鲁棒稳定性.     

含参数不确定性系统的鲁棒性能设计

讨论含有参数不确定性系统的鲁棒性能设计问题。首先将该问题转化为一个多项式簇的鲁棒稳定性问题，从而得到鲁棒性能控制器应满足的频域充要条件，然后通过一个双回路控制器的设计将鲁棒镇定和鲁棒性能设计分两步进行，使设计条理化、简单化。     

具有滞后输入的不确定系统的鲁棒镇定

本文研究具有滞后输入的不确定系统的鲁棒镇定问题，导出了系统可以用一个无记忆状态反馈控制律鲁棒镇定的条件，据此，提出了一个鲁棒稳定化控制器的设计方法．     

一种多变量系统鲁棒设计方法

本文介绍一种多变量系统鲁棒设计方法.该方法是基于"鲁棒对角优势保证鲁棒稳定"这 个一般性结论,其核心是多模型加权准优势化算法,该算法设计的鲁棒预补偿器,使系统为鲁 棒对角优势.用该设计方法对一大型工业加热炉进行鲁棒系统设计,结果令人满意.     

二级倒立摆的鲁棒建模及其鲁棒H∞最优控制

针对倒立摆系统本身存在的大量不确定性因素，建立其不确定数学模型。苦于最优控制的思想，针对二级倒立摆的参数摄动及干扰，设计了鲁棒H∞最优控制器，并在二级倒立摆实验装置上进行控制。实验结果表明；用鲁棒H∞最优控制器的二级倒立摆系统，具有很强的鲁棒稳定性和抗干扰性。     

具有结构不确定性的输出反馈性系统的鲁棒稳定性分析

基于向量的幂变换方法，对具有结构不确定性的输出反馈线性系统的鲁棒稳定性问题作了分析。单参数摄动时给出了闭环系统鲁棒稳定的充要条件，多参数摄动时得到了保证系统鲁棒稳定的充分条件，导出了闭环系统鲁棒稳定区域的一种代数表达形式。最后给出了实例。     

多变量系统鲁棒稳定性

本文用复变函数理论，证明了摄动系统为鲁棒对角优势，则系统一定是鲁棒稳定这个一般性结论该结合保守性小，与奈氏阵列法联系密切，可用于工业对象鲁棒控制系统设计。     

不确定线性多时变时滞系统的时滞相关鲁棒控制

提出一种积分不等式新方法，讨论不确定线性多时变时滞系统的鲁棒稳定性以及鲁棒稳定化问题，首先利用Park不等式建立了基于二次型项的积分不等式，利用这一不等式获得了系统基于LMI的时滞相关、时滞导数相关鲁棒稳定条件；然后利用这一条件给出了时滞状态反馈控制器的一种新的设计方法，数值例子说明了所得结论具有较小的保守性。     

时变不定机器人控制系统的鲁棒镇定

本文讨论了含有时变参量或扰动的机器人系统的鲁棒稳定问题，给出了该类不确定的机器人系统可鲁棒稳定化的充分条件，并且构造了一个静态可稳化鲁棒控制器。     

不确定性系统的非因果鲁棒学习控制

针对不确定性系统提出一种非因果鲁棒学习控制方法。该学习控制律的非因果学习部分通过标称系统的优化指标得到,鲁棒部分通过设计鲁棒加权来实现。首先,不考虑鲁棒部分的具体形式,推导出标称系统描述的学习控制律的鲁棒收敛性条件;然后,设计与系统不确定性相关的鲁棒加权,由鲁棒收敛性条件得到鲁棒加权的设计原则;最后,通过仿真实验验证了所提出方法的有效性,并分析了不同形式不确定性系统鲁棒设计的保守性。     

PID控制系统的鲁棒性分析与设计

本文分析了过程控制中广泛应用的 PID 控制系统的鲁棒性,得出了 PID 控制系统鲁棒稳定的必要条件并指出了 PID 调节器的局限性.本文提出了一种采用约束寻优方法选取 PID 参数的方法,该方法兼顾了性能指标和鲁棒性要求.这种设计方法直接考虑了模型不确定性函数,设计出具有明确鲁棒性范围的控制系统.     

基于鲁棒可靠性的不确定时滞系统最优H∞控制器设计

用区间变量描述控制系统参数的不确定性,提出了不确定时滞系统鲁棒H_∞控制的鲁棒可靠性方法,基于鲁棒可靠性的不确定时滞系统最优状态反馈H_∞控制器设计方法,将系统的最优控制器设计归结为基于线性矩阵不等式(LMI)的优化问题．所设计的控制器可以在满足对所有不确定性鲁棒可靠的前提条件下,具有最优的H_∞鲁棒性能,并能在控制系统的设计中综合考虑控制性能、控制代价和鲁棒可靠性．数值算例说明了所提方法的有效性和可行性．     

具结构不确定性的卫星姿态控制问题探讨

本文对弱阻尼特性的卫星姿态的鲁棒控制问题进行了研究。先采用加权办法将对象参数不确定性转化成未建模动态,然后用 H~∞方法进行设计,最后编制了 Safonov 鲁棒稳定裕度k_m 的软件,并对所设计控制系统的鲁棒性能进行了检验和分析。     

A high‐performance robust control method based on the gain and phase information of uncertainty

The well‐known small‐gain and passivity approaches to robust control only make use of either the gain or the phase information of uncertainty in system design. This results in a limitation on the achievable control bandwidth in practical applications. To relax the limitations associated with these approaches, we explore the possibility of utilizing both the gain and the phase information of uncertainty in robust control design. In this paper, the modeling of uncertainty accounting for both gain and phase is discussed first. Then conditions for robust stability and robust performance (sensitivity and bandwidth) are derived respectively. These robustness conditions are described as phase or gain constraints on the nominal system in different frequency bands. Further, it is revealed, both theoretically and via a hard disk drive benchmark, that a much higher robust performance can be achieved by using the gain and phase information of uncertainty. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

具有鲁棒调节性能的H-鲁棒次优控制系统设计

本文研究的问题如下，对于具有构造型不确定性的被控对象，设计一动态反馈控制器，使得闭环系统满足Ｈ∞鲁棒次优性能要求。同时，对于满足给定微分方程的参考输入信号，具有鲁棒调节性能。研究结果表明，通过解一适当的Ｈ∞标准设计问题可以得到理想的控制器。基于黎卡提不等式的正定解，给出了控制器的具体设计方法。最后，还给出了该设计方法在二自由度机械手上应用的实验结果。     

进港航班管制鲁棒控制研究

在对航班进港过程分析和辨识的基础上,将本质属于离散事件动态系统的设计问题转化为便于使用控制理论分析设计的系统。该系统参数具有较大不确定性的特点,采用鲁棒控制理论进行了系统分析和设计,适当选取设计参数,同时保证了系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能。仿真结果表明系统设计达到了空中交通管制的要求,为控制理论进一步应用于空中交通管制的研究提出了新途径。     

An iterative algorithm for maximizing robust performance in loop‐shaping design

In this paper, an algorithm that gives the best achievable performance bound on a given control problem is proposed using the loop‐shaping design framework. In view of standard design requirements, the robust performance is maximized at low and high frequencies while keeping the robust stability margin above a specified level, and the robust stability margin is directly improved at mid frequencies (around crossover). The proposed frequency‐dependent optimization problem is cast in an LMI framework. The resulting solution algorithm simultaneously synthesizes loop‐shaping weights and a stabilizing controller that achieve the maximum performance for a given level of robust stability margin corresponding to sufficient gain and phase margins of the closed‐loop system. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

On convex parameterization of robust control design for minimizing (conditional) performance at risk

This paper introduces performance at risk and conditional performance at risk as design metrics for the formulation of robust control design. These two metrics are used to characterize the high percentile or tail distribution of a performance specification when system uncertain parameters are random variables described by statistical distributions. The probabilistic robust control design is then formulated as a minimization problem with respect to the (conditional) performance at risk or as a constrained problem in terms of them. Performance specifications in terms of the high percentile or tail distribution are more stringent than that are defined in terms of the average (mean) value, which are often used in current literature for probabilistic robust control. Furthermore, the convexity of the conditional performance at risk does not have particular requirements on the underlying distribution of uncertain parameters; thus, convex optimization can be applied to the probabilistic robust control with respect to uncertain parameters with general distributions. The proposed probabilistic robust approach is applied to search solutions to linear matrix inequality containing random parametric uncertainties as well as to design a stabilizing controller for polynomial vector fields subject to random parametric uncertainties. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.