参数不确定线性系统混合H2/H∞状态反馈控制

对一类含有范数有界参数不确定线性系统的混合H2/H∞状态反馈控制问题进行了 研究.给出了系统一个输出在满足给定的H∞干扰衰减约束条件下,其另一个输出的H2性能 指标所满足的上界,并利用Lagrange乘子法导出了使得该界达到最小的"最优的"状态反馈 控制器.结果仅需求解一个含有两个尺度参数的修正代数Riccati方程.而且数值结果表明 该方法是非常有效的.     

Optimal Guaranteed Cost Control via Static Output Feedback for Uncertain Discrete Time Systems

目的研究在状态空间模型中的状态及控制矩阵中含有范数有界参数不确定线性离散系统的最优保价静态输出反馈控制问题．方法给出了系统二次代价指标的一个上界,并利用拉格朗日乘子法优化了该界．结果与结论给出了保证闭环系统二次稳定且使得二次代价指标界达到最小的静态输出反馈控制器存在的充分条件．并提供了一个求解输出反馈增益的数值算法．     

不确定线性系统混合H_2 /H_∞ 鲁棒输出反馈控制

解决了在系统状态空间模型的状态与输出矩阵中含有范数有界参数不确定线性系统的混合H2 /H∞ 鲁棒输出反馈控制问题 .所推导的满阶控制器对于所有可容许的参数不确定都能满足给定的H∞ 干扰衰减水平 ,且为最坏情形H2 代价函数提供了一个最优的上界 .所得的结果需要求解一个含有尺度参数的修正代数Riccati方程以及三个含有尺度参数的交叉耦合非线性方程 .而且 ,也给出了一个求解这些含有尺度参数非线性方程的数值算法 .     

动态触觉传感中速度的求解方法

提出了利用触觉传感器动态触摸物体表面时产生的信号求触摸速度的方法。该方法利用不同深度的触觉传感单元垂直采样信号，并对信号的时－空频率特性分析，从而求出速度，仿真结果表明，该方法可以对一定范围内的速度较精确地测量。     

不确定离散系统的最优鲁棒滤波

本文对一类含有范数有界参数不确定的离散线性系统的滤波问题进行了研究,了有限时域时变以及无限时域时不变两种情形,给出了一个对所有可容许参数不确定都能满足的估计误差方差上界,得到了使得该上界达到最小的最优鲁棒滤波器形式及其存在的充要条件,数值结果表明：当系统存在参数不确定时,本文所得到的滤波器优于标准的Ｋａｌｍａｎ滤波器以及文（４）中的鲁棒滤波器。     

混合H^2／H∞鲁棒输出反馈控制

研究了一类具有范数有界参数不确定的连续线性系统，在一个Ｈ∞干扰衰减的束下的鲁棒输出反馈控制问题，所得到的输出反馈控制器，对所有不容许的参数不确定，都能满足一个给定的Ｈ＾∞干扰衰减水平，并提供了最坏情形Ｈ＾２性能指标的一个最优上界，而且还给出一种求解最优输出反馈增益的收敛算法。     

相控阵雷达发射波束自适应零点形成方法研究

对相控阵雷达的发射波束自适应零点形成问题进行了研究.给出了一种适合发射波束自适应零点形成的性能量度,利用Lagrange乘子法得到了最优发射波束的权值矢量.还给出了计算最优权值矢量的算法.仿真结果表明本文的方法是非常有效的.     

不确定离散系统具有H∞性能界的鲁棒LQG状态反馈控制

研究了含有范数有界参数不确定线性离散系统具有H∞性能界的鲁棒LQG状态反 馈控制问题,考虑了有限时域时变及无限时域时不变两种情形.所得的控制器对于所有可容 许的参数不确定都能满足给定的H∞性能界,且为最坏情形H∞性能指标提供了一个最优上 界.对于无限时域时不变情形,该控制器还能保证闭环系统渐近稳定.结果仅需求解一含有 一个尺度参数的Riccati方程.     

不确定控制系统概率鲁棒性分析——自适应重要抽样法

将自适应重要抽样(AIS)法应用于不确定控制系统的概率鲁棒性分析问题,克服了标准MonteCarlo仿真(MCS)方法不能有效解决小概率事件的困难.给出了一种新的AIS方案.首先采用了一种递归的估计条件众数算法来产生一组使得系统不稳定或性能不可接受的不确定参数向量样本.然后利用这组样本来估计初始高斯型重要抽样密度函数的参数,并执行随后的迭代仿真过程.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于重要抽样法和神经网络的模糊鲁棒性分析

将重要抽样(IS)法与神经网络(NN)用于不确定控制系统的模糊鲁棒性分析中.IS法被用于提高当模糊不可接受性能的概率很小时的抽样效率,而NN被用于预测每次仿真试验中所需计算时间较长的性能指标值.所建议方法降低了标准MonteCarlo仿真(MCS)方法在处理模糊鲁棒性分析中小概率事件以及性能指标计算时间较长所带来的过高计算成本.最后,仿真结果验证了方法的有效性.