漂浮基空间机器人自适应RBF 网络终端滑模控制

主要研究漂浮基空间机器人对工作空间连续轨迹跟踪控制问题．针对系统动力学模型中非线性项未知，以及参数不确定性和外界扰动无法估计的情况，提出了基于自适应RBF网络终端滑模控制方法．该方法结合了非线性滑动流形与径向基函数特性，利用自适应RBF网络在线学习系统中的不确定性，使得无需精确的动力学模型亦能保证系统在有限时间内快速稳定．根据Lyapunov方法设计的自适应增益保证闭环控制系统具有全局稳定性，并且有效抑制抖振现象．针对6关节空间机器人的轨迹跟踪控制仿真表明，提出的自适应RBF网络终端滑模控制方法能够基于不完整动力学模型实现高精度轨迹跟踪，且误差在有限时间内快速收敛，系统抖振也得到了有效抑制．     

基于动态反馈控制器的网络控制系统的稳定性分析

考虑实际模型的不确定性,针对一类具有不确定线性参数的网络控制系统,给出具有网络诱导时延及不确定线性参数的被控对象模型,设计其动态反馈控制器,建立基于动态反馈控制器的网络控制系统闭环模型.采用Lyapunov方法,给出保证该系统稳定的最大允许时延上界.仿真结果表明系统模型及控制器设计的合理性,所得最大允许时延上界保守性更弱.     

一类非线性系统的输出反馈模糊控制

针对一类具有不确定性的非线性系统，提出一种模糊控制方案，控制中只利用系统输出信号和一些辅助信号。利用李亚鲁诺夫方法证明了闭环模糊控制系统全局稳定．仿真表明该控制方案可回避通常滑模控制中不可避免的颤动，且系统具有很强的鲁棒性。     

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.     

网络控制中基于FSMC观测器的时延补偿

针对网络控制系统中因存在通讯时延、网络诱导噪声及数据丢失等而可能引起系统性能降低或不稳定的问题，利用模糊滑模控制理论，在时延存在的情况下，基于观测器建立不确定网络控制系统模型；并利用预估方法对网络控制系统的时延进行补偿，从而保证系统的稳定。设计模糊滑模控制器（FSMC）来抑制网络控制系统中的诱导噪声及滑模面上的“抖动”，以及采用预估补偿策略处理网络中的时滞和数据包丢失等，可有效保证系统的稳定。仿真实例表明了该算法的合理性、有效性。     

一种网络化控制系统的鲁棒H_∞动态输出反馈控制

对于存在网络诱导控制时廷和输出时廷的网络化控制系统,在离散域内给出了网络化控制系统的一种时廷相关的动态输出反馈控制方法.针对无扰动和有扰动的系统,分别基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方 法,推导出闭环系统稳定的充分条件,并给出了鲁棒最优和次优控制律的设计方法.仿真结果表明,所提出方法能实 现稳定控制和有效的干扰抑制作用.     

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.     

网络控制系统的滑模多步预估控制

针对网络控制系统中出现的长时滞、网络诱导噪声和数据包丢失,提出了的滑模多步预估控制器的设计方法.首先对提出的控制器进行了描述,它利用滑模控制的强鲁棒性来克服网络诱导噪声,采用多步预估的办法来处理网络中的时滞和数据包丢失.进而对导出的闭环网络控制系统的稳定性进行了分析.最后对通过网络控制的直流电机,采用所提出的方法设计了控制器,仿真结果验证了方法的有效性.     

基于输出反馈的不确定NCS鲁棒容错控制

研究了一类具有网络诱导时延和参数不确定性网络化控制系统鲁棒容错控制问题.基于将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵不确定性的NCS模型,同时考虑系统参数不确定性对系统的影响,应用Lyapunov稳定性理论和LMI方法,采用输出反馈控制策略,推证出了保证闭环网络化控制系统在执行器或传感器发生故障时仍渐进稳定的充分条件,并以求解线性矩阵不等式组给出了容错控制器的设计方法,最后用仿真算例验证了此方法的可行性和有效性.     

基于快速输出采样反馈的网络控制系统滑模控制

针对网络控制系统的网络诱导时延问题,提出了一种新的滑模控制方法。通过快速采样被控对象输出,建立了具有线性时不变被控对象的网络控制系统的离散模型。在此基础上,用极点配置法给出了滑模切换面参数,设计了输出反馈离散滑模控制器。仿真结果验证了该控制方法的有效性。     

一类基于观测器的非线性网络化控制系统的绝对稳定性

主要考虑了基于观测器的Lurie网络化控制系统的绝对稳定性问题. 由于采用了基于观测器的反馈控制器, 传感器到控制器的网络诱导时延和控制器到执行器的网络诱导时延不再能合并到一起处理. 首先通过状态增广方法将Lurie网络化控制系统建模为一个多时滞的Lurie系统, 然后利用Newton-Leibniz公式和添加自由权矩阵的方法给出了时滞依赖的稳定性条件. 在此基础上, 给出三种求解控制器和观测器增益矩阵的方法. 此外, 还分别给出了被控对象存在范数有界不确定性和结构不确定性时系统的鲁棒稳定性条件及鲁棒控制器设计方法, 所有得到的结果都是以线性矩阵不等式的形式给出的. 便于利用线性矩阵不等式工具包进行求解. 最后, 通过两个仿真算例说明了方法的可行性和有效性.     

Lurie网络化控制系统的保性能控制

以不确定Lurie系统作为被控对象,研究其在网络环境下的保性能控制问题.在同时考虑随机网络诱导时延和数据丢包的情况下,建立不确定Lurie网络化控制系统模型;利用Lyapunov方法分别给出了存在结构不确定性和范数有界的不确定性时,Lurie网络化控制系统保性能控制器的设计方法.所得结果是以线性矩阵不等式的形式给出的,便于数值求解.最后以数值实例说明了所提出方法的可行性和有效性.     

H ∞ control of networked control systems with state quantisation

This article addresses the problem of controller design for networked control systems over digital communication. The systems under consideration are stabilised via state feedback, where the effects of sampled signal, state quantisation, network-induced delay and packet dropout are considered. The proposed delay-dependent stability criteria are formulated in the form of a linear matrix inequality, which ensure asymptotic stability and a prescribed H _∞ performance level for networked control systems with admissible uncertainties. Maximum allowable delay bound of networked control systems is obtained by solving a convex optimisation problem. Furthermore, a numerical example is given to illustrate the effectiveness of the main result.     

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．     

基于双边闭环函数的网络化采样控制系统稳定性分析EI北大核心CSCD

考虑数据通信时延不确定环境下网络化采样控制系统的稳定性问题.首先基于输入时滞方法,建立包含采样周期信息的网络化采样控制系统的数学模型,在此基础上,采用双边闭环函数方法和自由矩阵积分不等式技术,得到网络传输时滞变化区间依赖稳定性新准则,并进一步讨论了网络化采样控制系统中网络时延与采样周期之间的关系.仿真结果表明减小采周期可以增强网络控制系统对网络通信时延的鲁棒性.     

非线性时延网络控制系统的模糊建模与控制

针对时变网络诱导时延小于一个采样周期的非线性时延网络控制系统,讨论系统的稳定性及控制器的设计方法.利用基于“IF-THEN”规则的模糊模型近似系统中的非线性,将时延的不确定性转化为系统参数的不确定性,从而将此类非线性网络控制系统建模为一类具有参数不确定性的离散Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型.基于建立的模型,利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式方法,分析了系统的稳定性及模糊状态反馈控制器的设计方法,最后通过仿真实例验证了所提出方法的有效性.     

一类不确定时延网络控制系统的稳定性分析

针对网络控制系统中时延不确定因素,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,基于LMI和Lyapunov理论,研究了一类具有时延的网络控制系统的稳定性问题,并运用Lyapunov方法和线性矩阵不等式对不确定时延系统进行了稳定性分析。并以Riccati不等式和线性矩阵不等式的形式给出了系统稳定的充分条件,使得在不确定时延情况下,系统达到理想稳定性。最后,通过Matlab工具箱对数值结果进行仿真,在时延相关情况下,求得系统达到闭环稳定时最大允许的时延,表明了设计方法的有效性。