带控制时滞广义系统的PID型迭代学习算法

研究了一类线性时滞广义系统的迭代学习控制问题.针对广义系统的特点,引入选代学习控制方法,给出了线性时滞广义系统的PID型选代学习算法.结合矩阵广义逆理论,利用λ范数和Bellman引理,并从理论上给出了算法收敛性的完整证明.研究结果表明,只要充分利用广义系统的特点,寻找合适的收敛性分析方法,便可解决控制时滞广义系统的收敛性问题,对时滞广义系统速代学习控制问题的研究具有重要的理论意义与应用价值.     

一类非线性广义系统的时滞相关耗散控制

针对一类带有非线性摄动的广义时滞系统,研究了时滞相关的鲁棒耗散问题.讨论了此类非线性广义时滞系统的鲁棒耗散性.同时对此类非线性广义时滞系统的二次稳定性进行了研究,分别用线性矩阵不等式（LMI）的方法给出了充分条件,也给出了时滞相关的鲁棒耗散的时滞上界.并且,给出了时滞相关的鲁棒耗散的状态反馈控制器.最后,通过例子验证了定理的可行性.     

具有饱和执行器的时滞广义系统的鲁棒控制

利用李亚普诺夫方法研究了时滞广义系统、不确定广义系统和不确定时滞广义系统的鲁棒镇定问题.首先设计了时滞广义系统的具有饱和执行器的控制律,并给出其闭环系统渐近稳定的充分条件.对不确定项是范数有界的不确定广义系统,给出其控制器的设计方法和闭环系统渐近稳定的充分条件.在此基础上,进一步给出了不确定时滞广义线性系统的镇定条件.最后,给出了一个数值算例来说明方法的有效性.     

一类切换广义时滞系统的时滞相关稳定性准则

针对一类切换广义时滞系统的稳定性问题进行了研究．提出了一种新的研究切换广义时滞系统的多Lyapunov泛函,利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式工具,通过引入适当的自由权矩阵,在设定的切换律下,得到了基于严格线性矩阵不等式表示的切换广义时滞系统的时滞相关稳定性条件．进一步通过建立一个具有线性矩阵不等式约束的凸...     

不确定时滞广义双线性系统的鲁棒镇定

针对不确定参数是时变但满足匹配条件的时滞广义双线性系统的鲁棒控制问题进行了研究,设计状态反馈鲁棒控制器,使得所有满足条件的不确定时滞广义双线性系统鲁棒稳定.基于Lyapunov稳定性理论,采用线性矩阵不等式方法,提出了不确定时滞广义双线性系统鲁棒镇定的充分条件,并给出了使得闭环系统鲁棒镇定的状态反馈控制器设计方法.定理解决了介于非线性和线性之间的不确定时滞广义双线性系统的有关理论.仿真实例说明了定理的有效性和合理性.     

一类多时变时滞T-S模糊广义系统的容许控制

研究了一类具有多时变时滞的T-S模糊广义系统的容许控制问题。首先,给出了多时变时滞的T-S模糊广义系统数学模型,并且利用Lyapunov稳定性分析方法,得到了多时变时滞的T-S模糊广义系统的容许的一个充分条件,所得的结果对时变时滞的变化率没有限制。该充分条件可以通过严格线性矩阵不等式来求解。然后基于所给出的容许性定理,提出了状态反馈控制器的设计方法.最后,使用算例说明了所给方法的可行性和有效性。     

一类广义时滞系统的极小极大控制

研究一类广义时滞系统的极小极大控制问题,目的是利用构造局部检验函数的方法设计极小极大控制器,使得在最坏的干扰下系统的性能指标上界极小.利用线性矩阵不等式(LM I)给出了广义时滞系统极小极大控制器存在的充分条件,讨论了闭环系统的容许性,并将所得结果推广到含有不确定性的广义时滞系统.最后以数值算例说明了所提出的控制器设计方法的有效性和可行性.     

变时滞系统的滚动自校正控制

针对变时滞的大时滞系统 ,在Clarke等人提出的广义最小方差控制算法的基础上 ,提出了一种基于CARIMA模型的广义最小方差滚动自校正控制算法。该算法计算量小 ,适用于实际过程控制 ,特别是变时滞的大时滞系统 ,而且能够保证设定值发生单位阶跃变化时 ,闭环系统输出无稳态误差。仿真结果证实了该算法的有效性和实用性     

时滞广义大系统的分散镇定

利用Lyapunov泛函数分析方法研究时滞广义分散控制系统,给出关联矩阵在某种解下的镇定条件及反馈控制器的设计方法,及具有相同时滞的广义分散系统,提供了镇定控制器的设计以保证闭环系统是渐近稳定的。     

一类带有时滞的不确定广义系统的切换渐近稳定性

研究了一类带有时滞的切换不确定广义系统的鲁棒渐近稳定问题. 利用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)工具, 采用多Lyapunov函数技术, 在设定的切换律下, 得到切换不确定广义时滞系统鲁棒渐近稳定的时滞相关充分条件. 进一步, 建立了一个具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题, 利用Matlab软件中的LMI工具箱求解, 得到保证切换广义系统鲁棒渐近稳定的最大可允许时滞上界. 最后示例表明了该方法的有效性.     

基于IGPC的时变大时滞系统自适应控制

针对工业过程中常见的参数时变和大时滞问题，研究了广义预测控制算法在其中的应用问题。为了克服普通广义预测控制算法计算复杂的缺点，采用隐式广义预测控制算法(IGPC)通过直接辩识控制器参数求解最优控制增量，具有计算量小、计算速度快的特点。仿真结果表明，在不需要关于被控对象的先验知识的情况下，隐式广义预测自校正控制器能很好地跟踪设定值的变化，当参数时变时仍具有很好的控制性能，适合于实现时变大时滞系统的自适应控制。     

时变时滞系统的参数辨识及自适应控制

基于最小二乘法一类辨识算法的自适应控制,一般只适用于时滞已知且时不变的被控过程,本文提出了一种包括可估计时变时滞在内的参数辨识方法,该方法扩展了最小二乘一类辨识算法及相应的自适应控制的应用范围,文中通过一个实例讨论了该方法在自适应控制中的应用,并谈及下一步的研究工作。     

面向网络诱导时延和数据包丢失补偿的网络化广义预测控制

针对网络化控制系统中存在的网络诱导时延和数据包丢失, 考虑了网络化广义预测控制问题. 基于多个数据打包传送的通讯方式以及网络诱导时延和数据包丢失预先可知的假设, 提出了一种采用最小预测步长和预测控制增量向量分别补偿网络诱导时延和数据包丢失对系统性能影响的新方法, 给出了相应的网络化模型预测算法和网络化滚动优化算法, 对于被控对象参数未知或缓慢变化的情况, 给出了基于递推最小二乘辨识改进算法的网络化反馈修正算法, 通过仿真验证了所提出网络化算法的有效性.     

Robust stability analysis for fractional‐order systems with time delay based on finite spectrum assignment

In this paper, the robust stability of a fractional‐order time‐delay system is analyzed in the frequency domain based on finite spectrum assignment (FSA). The FSA algorithm is essentially an extension of the traditional pole assignment method, which can change the undesirable system characteristic equation into a desirable one. Therefore, the presented analysis scheme can also be used as an alternative time‐delay compensation method. However, it is superior to other time‐delay compensation schemes because it can be applied to open‐loop poorly damped or unstable systems. The FSA algorithm is extended to a fractional‐order version for time‐delay systems at first. Then, the robustness of the proposed algorithm for a fractional‐order delay system is analyzed, and the stability conditions are given. Finally, a simulation example is presented to show the superior robustness and delay compensation performance of the proposed algorithm. Moreover, the robust stability conditions and the time‐delay compensation scheme presented can be applied on both integer‐order and fractional‐order systems.     

时滞系统的多步预报控制

本文针对具有模型不确定性的时变大时滞系统，提出一种带监测及切换系统的多步预报控制算法。该方法的主要设计思想是对系统在包括时滞范围在内的未来时刻的输出作出预报，依此预报值进行滚动优化和闭环极点配置，同时，增加一层监测及切换系统，以保证整个系统的稳定性。理论分析及仿真实验表明，该方法能有效地用于时变大时滞对象的控制，是一种鲁棒性好的控制算法。     

神经元自适应预测PID控制器及实现

采用单神经元构成PID控制器,并和预测控制 结合克服时滞对控制系统的影响．对大时滞大惯性的电加热炉的实时控制结果表明,这种自 适应控制算法切实可行,且具有较强的鲁棒性,适合于控制大时滞被控过程．     

含随机测量时延的EWMA批间控制器设计

批间控制(RtR)是半导体晶圆生产过程控制的有效算法. 然而, 受测量手段与测量成本的限制, 难以实时检 测晶圆的品质数据, 即: 存在一定的测量时延, 通常该测量时延是随机, 时变的, 且直接影响批间控制器的性能. 为 此, 本文基于指数加权移动平均(EWMA)算法, 提出一种含随机测量时延的扰动估计方法. 在分析测量概率的基础 上, 建立包含测量时延概率的扰动估计表达式; 并采用期望最大化(EM)算法估计该测量时延的概率; 然后分析系统 可能存在的静差项, 给出相应的补偿算法; 最后讨论系统的稳定性. 仿真实例验证所提算法的有效性.     

组合核函数高斯过程的网络流量预测模型

针对网络流量的非线性和时变性等特点,为了提高网络流量预测精度,提出一种组合核函数高斯过程的网络流量预测模型。用自相关法和假近邻法计算网络流量的延迟时间和嵌入维数,构建网络流量学习样本;采用组合核函数高斯过程对训练集进行学习,并且参数通过遗传算法进行优化;最后采用网络流量数据对模型性能测试。仿真表明,相对于对比模型,组合核函数高斯模型获得了更高的预测精度,预测结果更加稳定、可靠,具有较大的实际应用价值。     

基于遗传算法的预测自整定P I D 控制器

提出一种基于遗传算法的预测自整定ＰＩＤ控制算法。利用预测技术克服时滞,利用遗传算法优化ＰＩＤ控制器参数。对工业过程中典型的大时滞被控过程的仿真表明,这种控制算示鲁棒性强,响应速度快,抗干扰能力强,可构成较实用的工程控制器。     

基于遗传算法的时变纯滞后系统的在线辨识与控制

本文介绍了一种基于遗传算法的大滞后时变系统的在线参数辨识和控制方法。将基于遗传算法的时滞系统参数辨识和时滞系统的Smith预估控制结合起来，试验证明本方法对于参数在较大范围内改变的大滞后系统的控制是有效的。