基于移动传感器/执行器网络的时滞分布参数系统镇定控制

考虑一类基于移动传感器/执行器网络具有状态时滞的分布参数系统,在系统中加入扰动因子,分析移动传感器/执行器的动力学行为,研究系统出现扰动时如何设计反馈控制器和移动控制力.首先利用无穷维抽象发展方程理论将时滞分布参数系统在Hilbert空间中进行方程演变;其次,结合工程实际应用进行合理的假设以便于问题的解决;接着利用算子...     

基于防碰撞的移动SAN 对分布参数系统的控制

在考虑移动执行器动力学行为和防碰撞的条件下,研究在控制分布参数系统过程中执行器的移动策略。移动传感-执行器网络中的传感器对分布参数系统进行测量,由执行器对空间分布过程执行相应的控制信号以控制分布参数系统。基于Lyapunov稳定性理论,对每个执行器设计一种新的移动策略,实现每个移动执行器对分布参数系统的协同控制,并保证各移动执行器之间不会发生碰撞。仿真实例表明了所提出方法的有效性。     

基于观测器的移动执行器对二维分布参数系统的控制

研究二维分布参数系统在传感器执行器网络下的控制问题.传感器执行器网络由二维平面上固定的传感器与移动的执行器组成.首先,利用传感器对二维分布参数系统的测量信息设计观测器,用来估计二维分布参数系统的状态,并在观测器的基础上给出相应的控制器;然后,利用算子半群理论并结合Lyapunov方法,得到平面上移动的执行器的水平运动速度和垂直运动速度,该速度依赖于观测器的信息;最后,数值仿真表明,二维分布参数系统在该移动执行器控制下的性能得到了有效的提高.     

一类时滞分布参数切换系统的鲁棒容错控制

研究一类时滞分布参数切换系统的容错控制问题.当执行器失效或部分失效时,建立了系统容错控制的数学模型.通过构造Lyapunov函数,运用Green公式和Poincare不等式,获得了容错控制器存在的充分条件,该条件用一组线性矩阵不等式表示,从而将分布参数切换系统的容错控制问题转化为一组线性矩阵不等式的可行解问题.最后通过数值算例,验证了该方法的有效性.     

不确定时滞分布参数系统的滑动模控制

本文研究一类不确定时滞分布参数系统的滑动模控制问题，设计了滑动模控制器，分析了在滑动模切换面上滑动模控制系统关于不确定量的不变性特征。     

时滞分布参数系统中和控制器设计

首先给出中和控制器设计思路,针对具有时滞特性的分布参数系统,设计中和控制器,讨论此类系统的稳定问题.利用Lyapunov稳定性理论并结合矩阵不等式处理方法,得出具有时滞特性分布参数系统稳定中和控制器存在的充分条件.最后结合所给条件,给出一个数值仿真说明其有效性.     

一类具有变时滞不确定分布参数系统的滑动模控制

研究一类不确定变时滞分布参数系统的滑动模控制问题．首先设计一种无记忆功能的变结构控制器;然后分析了在滑动模切换面上滑动模控制系统关于不确定量的不变性特征;最后给出了从任意初始位置出发的轨线到达滑动模态区的时间估计．研究表明,所设计的控制器结构简单．容易实现．     

不确定时滞系统执行器故障模式下的满意容错控制

针对含有不确定参数的离散时滞系统,在执行器增益故障情况下,研究了含时滞记忆的状态反馈满意容错控制器的设计问题.在采用合理的执行器故障描述条件下,分别给出了无外界扰动输入时含有时滞记忆和无时滞记忆状态反馈鲁棒容错控制器的存在条件;进一步给出了在H∞扰动衰减指标约束下,含有时滞记忆和无时滞记忆状态反馈鲁棒容错控制器的设计方法.仿真算例验证了该方法的有效性.     

一类具有连续分布时滞的分布参数系统的反馈控制

针对一类同时具有变时滞和连续分布时滞的分布参数系统的状态反馈控制问题进行了研究,通过选择适当的Lyapunov-Krasovskii函数,采用线性矩阵不等式(LMI)方法,得到了变时滞闭环系统渐近稳定的一个充分条件.设计了无记忆的状态反馈控制器,使得在一个正定矩阵存在的条件下,闭环系统是可镇定的,从而得到了常时滞分布参数系统可镇定的一个推论.最后,通过一个数值仿真例子说明了所给出设计方法的可行性和有效性.     

基于LMI方法的时滞分布参数控制系统的镇定

针对常时滞、多个常时滞及多个变时滞的分布参数控制系统,提出一种与现有研究分布参数控制系统不同的方法．该方法通过构造平均Lyapunov函数,利用LMI和矩阵不等式知识,在只要求系统本身所固有的系数是负定矩阵的条件下,给出了所研究的分布参数系统镇定的充分条件．当模型中时滞为常时滞时,所得的充分条件与时滞无关;当模型中时滞为变时滞时,所得模型的镇定准则依赖于时滞．此外,该方法一个显著优点是所获得的条件容易检验,因而易于应用．     

基于强化学习的移动传感器网络时延系统控制数学建模

为了提高移动传感器网络时延系统控制能力,提出基于强化学习的移动传感器网络时延系统控制模型,采用高阶近似微分方程构建移动传感器网络时延系统的控制目标函数,结合最大似然估计方法进行移动传感器网络的时延参数估计,采用强化学习方法进行移动传感器网络的收敛性控制和自适应调度,建立传感器网络时延系统控制的多维测度信息配准模型,在强化跟踪学习寻优模式下实现移动传感器网络时延系统的自适应控制。仿真结果表明,采用该方法进行移动传感器网络时延系统控制的自适应性较好,时延参数估计准确度较高,控制过程的鲁棒性较强。     

不确定时滞分布参数系统鲁棒控制的LMI方法

对常时滞、变时滞的不确定分布参数控制系统,提出了一种与现有的研究分布参数控制系统不同的鲁棒控制方法.该方法通过构造平均Lyapunov函数,利用线性矩阵不等式知识,在只要求系统本身所固有的系数是负定矩阵的条件下,给出了所给的分布参数系统镇定的充分条件.当模型中的时滞为常时滞时,所得的充分条件与时滞无关.当模型中的时滞为变时滞时,所得模型的镇定准则依赖于时滞.此外,该方法与已有方法比较的一个显著优点就是所获得的条件容易检验,因而易于应用.最后举了一个实例以说明该方法的有效性.     

Collision avoidance command governor for multi‐vehicle unmanned systems

In this paper, we consider the problem of coordinating a collection of autonomous unmanned vehicles while guaranteeing collision avoidance. Each vehicle is regulated by a local controller that ensures stability and provides desired path tracking performance in the absence of constraints. The fulfillment of coordination tasks (e.g., collision avoidance) and local constraints (e.g., input saturation constraints) is achieved through a command governor (CG) strategy that, whenever necessary, modifies the nominal paths of the vehicles. First, a centralized CG approach is proposed and fully analyzed. Then, a more interesting distributed implementation requiring low communication rates is discussed. Both approaches make use of a receding horizon strategy and require the on‐line solution of mixed‐integer optimization programs. Finally, an example is given for illustration purposes. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

变时滞分布参数系统的全局指数稳定性

基于比较原理,利用推广的向量Hanalay微分不等式,Dini导数,结合Green公式及不等式分析技术,研究几类变时滞分布参数控制系统所导出的滑动模运动方程的全局指数稳定性问题,在仅要求系数矩阵是个M-矩阵的条件下,获得了几类滑动模运动方程全局指数稳定性的充分条件,建立了滑动模运动方程全局指数稳定性定理.推广和改进了前人的结论.并为研究时滞分布参数系统的变结构控制问题奠定了基础.     

碰撞自规避多弹分布式协同制导与控制

针对多枚导弹三维空间协同攻击机动目标情形,提出一种碰撞自规避多弹分布式协同制导律及其实现方案.基于可以测得的目标信息,将目标视作领弹,与参与协同攻击的多枚导弹形成"领弹–从弹"拓扑结构,基于网络同步算法实现导弹对目标的协同攻击.为了实现碰撞自规避,当导弹与目标相距较远时,采用带安全距离的同步算法.当导弹与目标接近时,取消该安全距离.基于运动学关系,将协同制导指令转化为速度、弹道倾角和弹道偏角指令.针对指令的跟踪控制问题,提出了一种基于改进微分器的抗干扰动态面控制方案.将参数不确定和外部扰动均视为系统干扰,采用改进微分器实现对该干扰的精确估计,从而保证了闭环系统的跟踪性能.仿真结果表明本文提出的控制器实现了对协同制导指令的精确跟踪,整个方案实现了碰撞自规避协同攻击.