不确定时滞奇异系统的时滞相关鲁棒H∞滤波器设计

为了考虑系统对外界干扰的抑制性能,针对同时含有外界干扰和范数有界参数不确定性的时滞奇异系统,研究了全阶鲁棒H∞滤波问题。采用Lyapunov-Krasovskii方法,得到时滞奇异系统的以线性矩阵不等式表示的全阶鲁棒H∞滤波器设计方法。该方法设计的滤波器使滤波误差动态系统时滞依赖鲁棒稳定,且对外界干扰具有给定的抑制度。     

基于自适应模糊神经网络的非线性系统鲁棒故障诊断

针对一类非线性闭环稳定系统，在考虑噪声干扰和系统参数不确定误差条件下，用自适应模糊系统进行非线性补偿，提出了一种基于自适应模糊状态观测器实现状态观测和故障检测，再由RBF神经网络故障逼近器实现故障在线跟踪的鲁棒故障诊断方法。为确保观测器和诊断系统的鲁棒性，给出了闭环系统在有界噪声干扰和系统不确定误差下的稳定性定理，并进行了证明。     

不确定中立型奇异系统的时滞相关鲁棒H_∞滤波器的设计

研究了不确定中立型奇异系统的时滞相关全阶H∞滤波器的设计问题,利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,得到了以线性矩阵不等式（LMI）表示的滤波误差动态系统的时滞相关的鲁棒H∞性能分析。在此基础上,给出了不确定中立型奇异时滞系统的鲁棒H∞滤波器存在的时滞相关的充分条件。通过数值例子验证了该方法的可行性。     

离散不确定时滞系统的保成本控制

针对一类具有范数有界时变参数不确定性离散时滞性系统和一个二次型成本函数 ,研究该系统的保成本控制问题 ,利用 Lyapunov稳定性理论 ,得到了系统存在不仅使闭环系统稳定 ,而且使得闭环系统的成本不超过某个确定的上界的保成本状态反馈控制律的条件 ,通过求解一个参数 Riccati方程给出了最优控制律的设计方法 ,并导出了与不确定性相关的控制律表达式 ,并给出数值例子验证了所给方法的有效性     

不确定离散时滞系统的鲁棒H∞滤波器设计

利用Lyapunov方法,结合矩阵不等式性质,研究了一类不确定离散时滞系统的鲁棒H∞滤波问题。构造了一个线性滤波器,使滤波误差系统渐近稳定且满足一定的H∞性能指标。给出了滤波器存在的充分条件,且是时滞相关的。最后给出算例,证明所得结果的有效性。     

一种基于最优算法的导弹鲁棒稳定性评估方法

在对参数不确定性导弹控制系统进行多通道鲁棒稳定性评估时,传统方法在计算效率及结果可靠性方面存在不足。提出一种遗传-Nelder-Mead单纯形混合优化算法,利用遗传算法的全局搜索能力,寻找目标函数的近似最优解,并将其作为Nelder-Mead单纯形法搜索的初值,利用Nelder-Mead单纯形法局部寻优的优势,在近似解的邻域内搜索精确解。通过测试函数验证,算法在计算效率和计算精度方面都有很大提升。最后讨论了算法在导弹控制系统鲁棒稳定性评估中的应用价值。     

一类不确定线性离散时间系统的鲁棒H2滤波

研究凸多面体不确定线性离散时间系统的鲁棒H2滤波问题。借助于线性矩阵不等式(LMI)技术,提出了一种新的扩展离散时间系统H2性能准则,在此基础上,推导出放宽的鲁棒H2滤波器存在的充分条件,能够为滤波器的设计提供更多的自由度。理论分析和仿真结果表明,与现有方法相比,该方法具有较低的保守性。     

气动力/直接力复合控制导弹自动驾驶仪的鲁棒稳定性分析

文中针对气动力／直接力复合控制导弹自动驾驶仪的前馈一反馈控制器结构特点，基于对直接力喷流装置放大因子与攻角的对应关系和直接力寄生回路的耦合机理的分析，研究了气动力／直接力复合控制导弹自动驾驶仪的鲁棒稳定性问题。给出了采用气动力／直接力复合控制导弹自动驾仪的稳定域。     

区间对象族最优鲁棒镇定问题研究

主要研究了区间对象族的鲁棒镇定问题。区间对象族满足可镇定性条件,即每一个对象都没有不稳定的零极相消,是其鲁棒镇定问题可解的一个必要条件。本文将说明区间对象族满足可镇定性条件同时也是其鲁棒镇定问题可解的充分条件,并通过示例说明区间对象族最优鲁棒控制器的设诗过程。     

Robust Stability Criterion for Uncertain Neural Networks with Time Delays

The robust stability of uncertain neural network with time-varying delay was investigated.The norm-bounded uncertainties are included in the system matrices.The constraint on time-varying delays is removed,which means that a fast time-varying delay is admissible.Some new delay-dependent stability criteria were presented by using Lyapunov-Krasovskii functional and linear matrix inequalities(LMIs) approaches.Finally,a numerical example was given to illustrate the effectiveness and innovation nature of the dev...     

基于单隐层神经网络的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化控制

研究了一种新的空天飞行器鲁棒自适应轨迹线性化飞行控制系统设计方案。利用单隐层神经网络的逼近能力在线估计系统中存在的不确定性,神经网络输出用以抵消不确定性对轨迹线性化方法控制性能的影响。鲁棒自适应控制器用以克服逼近误差,并使闭环系统具有更好的性能。严格的理论证明表明,给定的自适应调节律能够保证闭环系统跟踪误差最终收敛至任意小紧集。空天飞行器高超声速飞行条件下的仿真结果表明,即使在很恶劣的条件下,新方法仍然表现出很好的响应性能。     

全电坦克双向稳定系统自适应积分鲁棒控制

针对全电坦克双向稳定系统具有复杂的强非线性、强耦合性、强参数时变性等特点,提出了一种基于误差符号积分鲁棒反馈的坦克双向稳定系统自适应积分鲁棒(AIR)控制设计方法。考虑全电坦克双向稳定系统为一个耦合性的、非线性的、不确定性的动力学系统,建立面向真实的全电坦克双向稳定系统机电一体化解析动力学模型;基于Backstepping法融合自适应的思想,引入辅助误差信号设计了AIR控制器,有效衰减系统的未建模扰动;所设计的AIR控制器不需要预先知道未知扰动的上界,而是通过自适应的方法不断更新以获取其上界,降低了其工程应用的保守性;基于Lyapunov理论分析,在连续控制输入下可以保证坦克双向稳定系统获得渐进跟踪性能。通过Recurdyn-Simulink的仿真对比试验,验证所提方法的有效性。     

混沌细胞神经网络的自适应同步及其在保密通信中的应用

针对具有时变时滞和扰动的混沌细胞神经网络的同步问题,提出一种自适应同步方法。利用Lyapunov稳定性理论、Barbalat引理和自适应控制方法,给出易于实现的自适应同步控制律,实现了误差系统的全局渐近稳定。所得自适应同步控制律具有一定的鲁棒性。最后利用混沌掩盖技术将研究结果应用到保密通信中。数值仿真结果表明,该方法所设计的自适应控制律具有良好的控制效果。     

应用神经网络的飞行器动力学自适应控制

针对具有未知参数的飞行器系统提出了一种基于模型的神经网络预测控制策略．目的是通过一个优化程序以自适应控制律来稳定未知系统．由于能够描述动态函数关系的特性和具有反馈处理结构，回归神经网络以一个期望状态值的自适应估计器得到应用．神经网络的训练是通过动态顺序递归反向传播学习算法来执行的．这表明所提出的神经网络学习算法拥有设计飞行控制系统的潜在能力，所设计的飞行系统能在大范围飞行条件下和其它不确定因素下补偿飞行器动力学不可预测的变化．     

基于动态观测器的不确定机器人鲁棒控制研究

针对仅有精确位置测量的机器人系统,在系统参数不确定和有界干扰并存的情况下,提出一种基于速度观测的鲁棒控制方案。在滑模观测器设计中引入补偿项,动态抵消系统偏差对速度重构的影响,确保观测误差指数收敛到有界域。采用Lyapunov直接法设计基于标称模型和观测速度的鲁棒控制律,使系统闭环满足局部一致最终有界收敛。最终以两关节平面机器人的仿真验证了所提方案的有效性。     

神经网络和模糊系统的融合技术及其在引信中的应用

简单介绍了神经网络和模糊系统的主要特点和差异,描述了如何根据它们的各自优点与不足来进行融合：其一,利用神经网络来自动设计模糊系统;其二,利用模糊规则结构构造神经网络系统。提出了在成像引信飞机图象识别中,如何利用神经网络和模糊系统的融合技术构造一个模式分类器,来有效地对复杂弹目交会条件下的飞机红外图象进行分类。     

应用RBF网络的导弹研制费用预测

影响导弹武器系统研制费用的因素含最大有效射程、目标容量、导弹最大飞行速度、发射质量及研制周期.建立基于RBF神经网络的费用预测模型,其算法步骤包括:预测算法思想、归一化原始数据、样本集输入数据的选取.该模型不仅克服了因专家主观因素而造成的影响,且提高了算法的运行效率和模型的预测精度.