参数不确定切换系统饱和控制器的随机梯度求解方法

针对一类各子系统执行机构均具有饱和特性的参数不确定线性切换系统，首先基于公共李雅普诺夫函数法给出了任意序列下稳定的状态反馈控制器设计方法，而后构造出用于求解饱和控制律的随机梯度算法．该算法依概率可收敛到一组可行解，数值例子表明了该算法的有效性．     

基于Pareto协同进化算法的TS模糊模型设计

提出一种可同时构造多个精确性和解释性较好折中的TS模糊模型的设计方法．该方法由以下两步组成：1）采用模糊聚类算法辨识初始模型；2）利用Pareto协同进化算法对所获得的初始模型进行结构和参数优化．Pareto协同进化算法由规则前件种群和隶属函数种群组成，其目标函数同时考虑模型的精确性和解释性，采用一种新的基于非支配排序的多种群合作策略．利用该方法对一类合成非线性动态系统进行建模，仿真结果验证了该方法的有效性．     

不确定Delta算子系统的鲁棒H∞重构控制

讨论一类含有参数不确定和执行器故障的Delta算子系统鲁棒H∞重构控制设计问题.通过利用故障检测与隔离(FDI)技术,在考虑不可检测故障执行器输入为能量有界的干扰信号情形下,基于H∞干扰抑制的思想,给出了系统可鲁棒H∞镇定的充分条件.所设计的控制器可使闭环系统鲁棒稳定,而且对可允许的不确定性和执行器故障具有一定的H∞性能.数值例子说明了本文设计方法的有效性.     

短时延网络控制系统的鲁棒H 2 öH ∞状态观测器设计

针对受白噪声干扰的短时延网络控制系统,将随机时延对系统的影响转化为未知有界不确定项,在不改变闭环系统结构的前提下,利用鲁棒控制理论提出了系统的H2/H∞状态观测器设计方法;证明了所设计状态观测器估计输出对随机时延引起的不确定项的H∞鲁棒性,给出了估计输出对白噪声干扰的鲁棒H2性能指标的求解方法和观测器增益阵的确定方法.最后通过仿真实例证实了所设计状态观测器的有效性和鲁棒性.     

一类非线性时变系统基于观测器的反馈稳定化

1　引言目前,有关非线性系统的状态反馈控制已取得了许多引人注目的研究结果,其中状态可测是此控制方法中的一个必不可少的假设.在实际中,许多系统的状态是部分可测或不完全可测,故构造观测器,并用估计状态实现反馈控制是一个非常有意义的研究工作.本文研究了一类仿射非线性时变系统基于状态观测器的输出反馈稳定控制问题.首先设计了系统的状态观测器,然后综合控制器和观测器得到了非线性输出反馈控制器,并证明了反馈后闭环系统的指数稳定性.研究结果表明,系统的控制器与观测器可以分离独立进行设计.2　系统的描述及预备知识考虑下列非线性…     

一类基于神经网络非线性观测器的鲁棒故障检测

针对一类仿射非线性动态系统,提出了一种基 于神经网络非线性观测器的鲁棒故障检测与隔离的新方法．该方法采用神经网络逼近观测器 系统中的非线性项,提高了状态估计的精度,并从理论上证明了状态估计误差稳定且渐近收 敛到零;另一方面引入神经网络分类器进行故障的模式识别,通过在神经网络输入端加入噪 声项来进行训练,提高神经网络的泛化逼近能力,从而保证对被监测系统的建模误差和外部 扰动具有良好的鲁棒性．最后,利用本文方法针对某型歼击机结构故障进行仿真验证,仿真 结果表明本文方法是有效的．     

机器人行为选择机制综述

详细综述了现有的机器人行为选择方法及国内外研究现状,并讨论了行为选择机制研究发展的趋势, 特别对受生物启发的机器人行为选择机制作了重点介绍．文章最后分析了机器人行为选择研究存在的问题并对以后 的研究方向作了展望．     

具有输出时延的网络控制系统故障检测

考虑一类具有长时延的网络控制系统,假定其传感器到控制器之间存在输出时延,对其进行故障检测研究.建立具有时延补偿功能的故障观测器,得到状态估计误差方程.基于离散切换系统理论,将观测器系统的稳定条件归结为一个线性矩阵不等式.当系统正常时,只要给定的矩阵不等式条件成立,该观测器系统就是渐近稳定的.当系统发生故障时,观测器残差能够迅速发生跳变,从而检测出故障的发生.仿真示例验证了方法的有效性.     

非线性离散系统基于观测器的反馈控制

针对一类非线性离散系统,首先提出了一种新的容易实现的状态观测器设计了方案,并证明了观测器的收敛性,其次设计了系统基于观测器的输出反馈稳定化控制器,最后给出了数值算例,仿真结果表明,本文设计方法的有效性。     

一类线性时变系统组合自适应迭代学习辨识

针对一类在有限时间区间上可重复运行的既含时变参数又含时不变参数的高阶线性时变系统,提出了一种模型参考组合自适应迭代学习参数辨识算法.应用Lyapunov方法,给出了时不变参数的时域自适应学习律和时变参数的迭代域自适应学习律,分析了参数估计和模型状态跟踪误差的有界性与收敛性.该算法适于时变和时不变参数并存的线性系统的参数辨识,可加快参数估计的收敛速度.仿真例子验证了所提出的辨识算法的有效性.