具有随机丢包的关联系统的分散控制

研究了在子系统之间信息传输存在随机丢包现象时关联大系统的性能分析及控制器设计问题. 通过引入空间变量及空间移动算子, 将关联系统建模成具有Markovian跳变参数的关于离散时间变量和空间变量的多维系统, 结合跳变系统有界实引理, 得到使整个关联系统均方稳定并满足一定性能指标的解析条件. 然后基于线性矩阵不等式变换给出确保关联大系统鲁棒均方稳定性的一种分散输出反馈控制器的设计方法. 最后通过一组多机器人直线编队的例子说明本文算法的正确性和有效性.     

Deployment algorithms for a power‐constrained mobile sensor network

This paper presents distributed coverage algorithms for mobile sensor networks in which agents have limited power to move. Rather than making use of a constrained optimization technique, our approach accounts for power constraints by assigning non‐homogeneously time‐varying regions to each robot. This leads to novel partitions of the environment into limited‐range, generalized Voronoi regions. The motion control algorithms are then designed to ascend the gradient of several types of locational optimization functions. In particular, the objective functions reflect the global energy available to the group and different coverage criteria. As we discuss in the paper, this has an effect on limiting each agent's velocity to save energy and balance its expenditure across the network. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

非线性扩展结构大系统自适应神经网络跟踪控制

针对一类非线性关联大系统在结构扩展时的跟踪控制问题, 提出一种采用自适应神经网络的控制方法. 该方法要求在不改变原结构系统控制律的前提下设计新加入子系统的控制律和自适应律, 使扩展后所有子系统都具有很好的跟踪性能. 这里主要利用神经网络的逼近功能以及Backstepping 技术来设计自适应律和控制律, 通过Lyapunov 理论证明在该控制器的作用下闭环系统的所有信号均是有界的, 并可使系统准确跟踪. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于扩张状态观测器的分散模型预测控制

针对复杂关联系统中分散控制方法无法有效解决子系统间的耦合和干扰问题, 提出一种基于扩张状态观测器的分散模型预测控制算法. 首先将复杂关联系统分解为多个状态维数较低、控制变量较少的子系统, 并为每个子系统设计本地预测控制器; 然后, 采用扩张状态观测器对子系统的耦合项以及干扰项进行估计, 进而利用估计值对子系统进行前馈补偿, 从而降低复杂关联系统的计算复杂度, 提高系统的稳定性和抗干扰能力; 最后, 利用液位控制系统验证了所提出算法的有效性.

     

一类结构不确定的非线性相似组合系统的分散鲁棒镇定

首先描述了两个控制系统的相似性概念,然后讨论了一类结构不确定的非线性相似组合系统的鲁棒镇定问题,设计出一类分散控制器,这种控制器由线性和非线性两部分组成。结果表明,相似结构确定可以简化组合系统鲁棒镇定的判据,最后的算例和仿真表明了本文结论的有效性。     

基于线性矩阵不等式的分散鲁棒跟踪控制器设计

应用线性矩阵不等式（ＬＭＩ）方法研究不确定性关联大系统的分散鲁棒输出跟踪控制问题。系统中不确定项具有数值界,可不满足匹配条件。基于不确定基项的表达形式,给出了存在分散控制鲁棒跟踪控制器的ＬＭＩ条件。在此基础上,通过建立求解受ＬＭＩｓ约束的凸优化问题,提出了具有较小反馈增益ＬＭＩ设计方法,使受控系统渐近跟踪给定的参考输入。ＬＭＩ方法求解简单,最后用示例说明了该方法的应用。     

一种多变量系统分散优化DMC算法

提出一种多变量系统的分散优化动态矩阵控制（ＤＭＣ）算法,该处冯动 经的特点,将多变量系统ＤＭＣ算法分散为若干单变量系统的ＤＭＣ算法,使多变量ＤＭＣ算法参数设计和算法求解计算人为简化。     

一类具有不确定性的相似组合系统的鲁棒输出反馈镇定

讨论受非线性扰动的线性相似子系统经非线性互联而形成的组合大系统（相似组合系统）的鲁棒输出反馈镇定问题,这类相似组合系统可以用结构类似于“砰砰”控制的分散输出反馈控制器鲁棒渐近镇定。     

Optimal Routing in a Small-World Network

Substantial research has been devoted to the modelling of the small-world phenomenon that arises in nature as well as human society. Earlier work has focused on the static properties of various small-world models. To examine the routing aspects, Kleinberg proposes a model based on a d-dimensional toroidal lattice with long-range links chosen at random according to the d-harmonic distribution. Kleinberg shows that, by using only local information, the greedy routing algorithm performs in O（lg^2 n） expected number of hops. We extend Kleinberg＇s small-world model by allowing each node x to have two more random links to nodes chosen uniformly and randomly within （lg n）2/d Manhattan distance from x. Based on this extended model, we then propose an oblivious algorithm that can route messages between any two nodes in O（lg n） expected number of hops. Our routing algorithm keeps only O（（lgn）β＋1） bits of information on each node, where 1 〈 β 〈 2, thus being scalable w.r.t, the network size. To our knowledge, our result is the first to achieve the optimal routing complexity while still keeping a poly-logarithmic number of bits of information stored on each node in the small-world networks.     

大型非线性混沌网络系统的分散最优控制研究

基于最优控制理论及线性近似方法,研究具有众多非线性子系统关联耦合组成的大型混沌网络系统的控制问题。由于集中控制结构非常复杂, 工程设计困难,且难以实现,故从可靠性和经济性出发,建立了分散控制策略。仿真结果验证了这一理论的正确性。