不确定线性组合系统的鲁棒H∞性能的判定

针对一类线性组合不确定系统的结构特征提出了分散鲁棒H∞性能的概念。它充分利用组合系统的互联结构,为研究大系统H∞性能提供了新途径。给出了大系统具有分散鲁棒H∞性能的条件,以及利用分散鲁棒H∞性能判断大系统的整个鲁棒H∞性能的方法。结果表明,大系统的H∞性能与子系统H∞性能密切相关。只要每个子系统具有鲁棒H∞性能,则要同样的控制条件下,大系统也具有鲁棒H∞性能,只是性能指标弱一些。     

Delta算子不确定系统的多目标鲁棒 H∞控制

研究Delta算子描述的线性不确定离散系统在区域极点配置约束下的鲁棒H∞控制问题。目的是设计状态反馈控制器，使得闭环极点位于预先指定的圆形区域，且闭环系统传递函数的H∞范数小于给定的正常数。基于Delta算子系统具有H∞范数界二次D可镇定的概念，导出状态矩阵和输入矩阵均存在不确定性时，Delta算子系统具有H∞范数界的鲁棒区域极点配置的充要条件及其状态反馈设计。研究结果表明，可将现有结果推广到更为一般的情形，并可统一处理连续与离散系统的相关问题。     

一类线性串联时滞不确定系统的鲁棒H∞控制

本文讨论一类具有串联结构的线性不确定系统的鲁棒Ｈ∞控制器,此类系统除状态及控制输入具有滞后特性外,其状态的时滞常数也不相同。文中考虑用分段状态方程描述受控对象,分别设计相应的鲁棒Ｈ∞控制器,并证明了分段设计方法能保证整体系统在Ｈ∞范数界约束下二次型稳定。     

基于采样测量值的不确定系统鲁棒H∞滤波

讨论了一类基于采样测量值的不确定系统鲁棒H∞滤波问题,所考虑的系统同时具有连续和离散干扰.对于所有的不确定性,研究了系统稳定性条件,并利用采样测量值设计了一个稳定的滤波器,滤波误差满足指定的H∞性能.给出了滤波器存在的充分条件,并利用矩阵变换得到了设计滤波器的LMI方法,通过求解LMI可以方便地得到滤波器的表达形式.最后,数值算例说明了所设计方法的有效性和可行性.     

不确定广义系统动态输出反馈鲁棒H∞控制器设计

在E确定其他系数矩阵均存在不确定性情况下，基于线性矩阵不等式给出系统的动态输出反馈鲁棒H∞控制器设计方法，所得的控制律保证闭环系统对所有允许的不确定性是正则、稳定，无脉冲的且满足给定的H∞性能指标，算例说明了该控制器设计方法的有效性。     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类输入带有一定的不确定性的非线性系统 ,设计了一种鲁棒自适应控制器。该控制器作用与系统 ,能保证闭环系统信号的全局有界性 ,又能使闭环系统输出任意小。     

控制增益符号未知的不确定非线性系统鲁棒自适应控制

针对一类控制增益函数及符号均未知的不确定非线性系统,基于反推滑模设计方法,提出一种鲁棒自适应神经网络控制方案.结合Nussbaum增益设计技术和神经网络逼近能力,取消了控制增益函数及符号已知的条件,应用积分型Lyapunov函数避免了控制器奇异性问题,并通过引入神经网络逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项消除了建模误差和不确定干扰的影响.理论分析证明了闭环系统所有信号半全局一致终结有界,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于自适应神经网络的一类不确定非线性系统的鲁棒H∞控制

针对一类不确定非线性多输入时变系统，提出了一种新的鲁棒H∞控制方案．通过引入2个自适应神经网络逼近器，提出了一个简化的Hamilton—Jaeobi—like不等式，并据此设计了非线性H∞控制器和匹配不确定项补偿控制器，消除了输入摄动项和估计器最优逼近误差的有界性假设．机器人系统的鲁棒跟踪控制仿真算例证实了所提出控制方案的有效性．     

一类非线性不确定系统的鲁棒自适应控制

针对一类含有未知参数和动态不确定的非线性系统，基于Lyapunov递推设计方法设计了状态反馈控制器，并提出了鲁棒自适应控制算法。所设计的控制器不仅可保证闭环系统的全局稳定性。而且使得系统对于所有允许的不确定系统状态全局一致终值有界。仿真结果表明了本文方法所设计的控制器的有效性和可行性。     

马尔可夫切换系统的鲁棒H∞控制

针对不确定马尔可夫切换系统,研究其鲁棒H∞控制问题.设计无记忆状态反馈控制器,使得对所有容许的不确定性,闭环系统均方渐近稳定并满足给定的H∞性能指标.同时以线性矩阵不等式形式给出该问题可解的一个充分条件.仿真算例说明了该方法的有效性.     

不确定离散广义系统的鲁棒H∞控制

考虑不确定离散广义系统的鲁棒H∞控制问题,目的是设计状态反馈控制律,使得对所有容许的不确定参数,闭环系统正则、因果、稳定且满足给定的H∞性能指标,本文给出了鲁棒H∞状态反馈控制律的存在条件及其代数表达式.     

不确定时滞广义系统的鲁棒H∞控制

针对不确定连续时滞广义系统,研究了鲁棒H∞控制问题.假设参数不确定性是范数有界的,设计了基于观测器的控制器,使闭环系统满足广义二次稳定和给定H∞性能指标.采用线性矩阵不等式方法,给出了该问题可解的充分条件,该条件对于选择合适的基于观测器的控制器设计方案具有实际指导意义.与已有结论相比,给出的条件中不合有等式限制.最后,给出了应用算例与仿真说明该方法的有效性.     

一类不确定时滞模糊系统的鲁棒H∞控制

对于一类不确定非线性时滞系统,研究使系统二次稳定的状态反馈控制方法。利用T—S模糊模型对时变时滞不确定非线性系统进行建模,采取分段光滑（PSQ）的Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法给出使系统二次稳定的模糊状态反馈控制器存在的充分条件,避免并行补偿法中求解公共矩阵P的困难。仿真试验证明,通过该方法设计的控制器具有良好的鲁棒性,控制效果良好。     

不确定线性系统的输出反馈鲁棒H∞控制

研究了具有范数有界参数不确定线性系统的输出反馈鲁棒Ｈ∞控制问题，给出了该系统带Ｈ∞指标γ鲁棒稳定的充要条件，以及该系统静态输出反馈带Ｈ∞指标γ鲁棒镇定的充要条件，并且指出，系统的动态输出反馈鲁棒Ｈ∞镇定问题可等价为广义系统的静态输出反馈鲁棒Ｈ∞镇定问题，所给出的方法，其设计过程只需解一个特殊的Ｒｉｃｃａｔｉ方程最后通过实例论证了方法的有效性。     

基于递归模糊神经网络的机器人鲁棒H_∞跟踪控制

利用递归模糊神经网络来逼近机器人系统中的非线性函数,提出了一种具有自适应能力的H∞控制策略.该控制策略能够减弱机器人系统的外扰,并把模糊神经网络的重构误差对系统的影响控制在指定的范围内.同时又能保证闭环系统的所有信号都是有界的.为了验证基于递归模糊神经网络的H∞控制策略的有效性,将其与计算力矩控制方法进行比较,仿真结果表明,在存在外扰的情况下,所提出的控制策略具有比计算力矩控制方法更好的跟踪性能.     

基于H∞性能的不确定多速率系统鲁棒预测控制

研究含有不确定性的输入多采样率控制系统的鲁棒预测控制问题,提出了基于Hoo性能的鲁棒预测控制算法.该算法采用线性矩阵不等式(LMI)的方法,得出闭环多采样率系统具有H∞性能指标的上界γ,并给出保证闭环系统鲁棒稳定的判据.仿真结果表明了该算法的有效性.     

一个基于神经网络模型的鲁棒自适应控制算法

对于具有不确定因素的离散非线性动态系统,通过校正神经网络预报器的输出,运用加权预报控制性能指标和网络辨识器模型局部线性化的思想,提出了一个间接鲁棒自适应神经网络控制算法,仿真研究证实了该控制策略的鲁棒性和有效性.     

区间时滞组合系统的鲁棒分散H∞控制

研究了一类区间时滞组合系统的鲁棒分散H∞控制问题。基于LMI方法，给出了该系统可分散控制的充分条件及相应控制器的设计方法。通过构造分散控制解，使得闭环系统鲁棒稳定且具有一定的H∞性能。分解控制器的设计可通过求解一组LMISs得到。数值算例说明了所给方法的有效性。     

含时变不确定线性系统的自适应鲁棒跟踪控制

针对系统的不确定性和扰动满足匹配条件,不确定性界和扰动界未知的情形,讨论含时变不确定性线性系统的鲁棒跟踪问题。自适应控制器的设计不涉及确定性界和扰动界,运用变结构方法,可使带扰系统实现渐近跟踪。该方法适合一类较广泛的不确定系统,鲁棒性较强。仿真例子表明了该方法的有效性。     

基于神经网络的时滞广义系统鲁棒H∞控制

针对神经网络模型自身的结构特点,研究了当系统存在扰动时的鲁棒H∞控制问题。将神经网络和控制理论相结合,利用线性矩阵不等式方法和神经网络良好的逼近能力,对一类时滞广义系统设计了鲁棒H∞控制器,并给出了H∞反馈控制器存在的充分条件。使得在一定条件下,闭环系统渐近稳定且从扰动到控制输出的传递函数的H∞范数不超过某个确定的上界。所得结论可化为标准的线性矩阵不等式（LMI）求解,该方法具有一定的实际意义和可行性,算例也验证了其有效性。