一类不确定时滞系统的时滞依赖鲁棒可靠镇定

主要研究了一类状态时滞不确定性线性系统的时滞依赖鲁棒可靠镇定问题,系统状态矩阵和时滞状态矩阵中在着范数有界的时变参数不确定性,故障执行器集合是执行器集合的子集,采用双积分型Lyapunov函数,最终将问题归结为求解LMI,最后给出一个数值例子验证方法的可行性。     

不确定组合时滞系统的鲁棒分散可靠控制

研究一类不确定组合时滞系统的状态反馈鲁棒分散可靠控制问题。系统包含状态时滞,控制输入时滞和参数不确定性。目的是设计分散线性无记忆状态反馈控制器,使得对于任意容许的不确定性以及在每一个子系统中预先指定的执行器子集合内执行器的失效,相应的闭环系统渐近稳定。最后给出一个数值例子验证了本文所给结果的有效性。     

不确定时滞系统的基于Razumikhin定理的鲁棒H∞可靠控制

主要研究了一类状态时滞不确定线性系统的时滞依赖鲁棒H∞可靠控制问题.系统状态矩阵和时滞状态矩阵中存在着范数有界的时变参数不确定性,故障执行器集合是执行器集合的子集.采用Razumikhin定理,最终将问题归结为通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequalities,LMIs)的求解得到无记忆状态反馈鲁棒H∞可靠控制器综合设计方法.     

状态和控制输入不确定时滞系统基于观测器的鲁棒H∞控制

研究一类同时存在状态和控制输入不确定性的时滞系统基于观测器的鲁棒Ｈ∞控制问题。系统的不确定性参数是时变的,但其结构已知。通过构造观测器并利用观测器状态进行反馈控制,使系统不仅鲁棒镇定,而且具有一定的Ｈ∞性能,鲁棒Ｈ∞控制器的设计可通过求解两个代数Ｒｉｃｃａｔｉ方程得到。     

状态和控制输入不确定时滞系统基于观测器的鲁棒H_∞控制

研究一类同时存在状态和控制输入不确定性的时滞系统基于观测器的鲁棒Ｈ∞控制问题。系统的不确定性参数是时变的,但其结构已知。通过构造观测器并利用观测器状态进行反馈控制,使系统不仅鲁棒镇定,而且具有一定的Ｈ∞性能。鲁棒Ｈ∞控制器的设计可通过求解两个代数Ｒｉｃｃａｔｉ方程得到     

中立型非线性不确定时滞系统的控制器设计

研究了一类中立型非线性不确定时滞系统的稳定性分析和状态观测器设计问题,系统包含状态时滞和非线性不确定性,基于Lyapunov稳定性理论,给出了该类时滞系统在非线性不确定性满足增益有界的条件下状态观测器存在的充分条件,并通过线性矩阵不等式(LMI)方法构造得出基于状态观测器的动态输出反馈控制器,最后给出一个数值算例验证了本文结果的有效性.     

不确定性时滞系统基于观测器的鲁棒镇定

研究一类不确定性时滞系统的鲁棒镇定问题.当系统既有状态时滞又有控制输入时滞,而且系统的状态和控制输入均含有不确定性时,假设不确定性满足具有一定物理意义的匹配条件,得到了系统可由基于观测器的状态反馈鲁棒镇定的充分条件,并给出了观测器和反馈控制器的设计步骤.该方法仅需求解两个黎卡提不等式.     

考虑控制饱和的连铸结晶器振动位移系统预设性能控制

针对伺服电机驱动的连铸结晶器控制系统执行器输入饱和和状态受限问题,同时考虑系统存在负载扰动、参数摄动等不确定性问题,提出一种基于扩张状态观测器的跟踪误差预设性能反步控制策略.首先,针对执行器输入饱和问题,建立系统的数学模型;然后,采用一种线性扩张状态观测器实时观测系统时变负载扰动、参数摄动等不确定性,并对观测误差的收敛性进行分析;接着,针对伺服电机电流饱和与跟踪误差预设性能控制问题,通过引入辅助状态变量确保系统跟踪误差限定在允许范围内,设计基于扩张状态观测器的反步(Backstepping)控制器;最后,根据Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的稳定性,并通过系统仿真验证所提出控制策略的有效性.     

Delta算子时滞系统的可靠D--镇定

研究同时含有执行器故障和传感器故障的Delta算子时滞系统的鲁棒可靠D-镇定问题.利用矩阵特征值理论和线性矩阵不等式方法,给出了Delta算子时滞系统D-稳定的充分条件,进而,针对同时含有执行器故障和传感器故障的Delta算子范数有界参数不确定时滞系统,设计鲁棒可靠D-镇定状态反馈控制器,使得对于所有容许的不确定性、执行器故障和传感器故障,Delta算子闭环时滞系统的极点均落在复平面指定圆盘区域内.最后,通过数值算例验证了控制器设计方法的可行性和有效性.     

基于观测器的广义时滞系统弹性保成本控制

在同时考虑系统矩阵参数不确定性和控制器不确定性对系统性能影响的前提下,研究了一类基于观测器的不确定广义时滞系统的弹性保成本控制问题.基于Lvapunov稳定性理论,通过构造广义Lyapunov函数和广义二次性能指标函数,以线性矩阵不等式的形式给出了基于观测器状态反馈的弹性保成本控制器的设计方法.该控制器不仅保证了广义时滞系统是鲁棒稳定而且使其具有相应的性能指标上界.采用一种新方法将系统弹性保成本控制器设计和状态观测器增益矩阵求取转化为两组严格线性矩阵不等式的可行解问题.最后通过算例验证了该方法的可行性和有效性.     

具有状态和测量时滞不确定系统的鲁棒H∞状态估计

考虑一类已知状态和测量时滞且范数有界参数不确定连续时间系统的鲁棒H∞状态估计问题.这个问题解的充分条件由二个代数Riccati不等式给出,它可以保证存在一个渐近稳定状态估计器使得对于所有不确定性从外界干扰到输出估计误差的传递函数满足指定的H∞指标.以上这些结果可以推广到一类未知状态和测量时滞且范数有界参数不确定连续系统的鲁棒H∞状态估计问题,对于已知状态和测量时滞系统,所得状态估计器与参数不确定性无关,而与时滞有关.对于未知状态和测量时滞系统,其状态估计器不仅与参数不确定性无关,而且与时滞也无关.     

Robust State Estimation for Delayed Complex-Valued Neural Networks

This paper is concerned with the state estimation problem for the uncertain complex-valued neural networks with time delays. The parameter uncertainties are assumed to be norm-bounded. Through available output measurements containing nonlinear Lipschitz-like terms, we aim to design a state estimator to estimate the complex-valued network such that, for all admissible parameter uncertainties and time delay, the dynamics of the error-state system is guaranteed to be globally asymptotically stable. In addition, the case that there are no parameter uncertainties is also considered. By utilizing the Lyapunov functional method and matrix inequality techniques, some sufficient delay-dependent criteria are derived to assure the existence of the desired estimator gains. Finally, two numerical examples with simulations are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed estimation schemes.     

Nonlinear observers for a class of continuous-time uncertain state delayed systems

This paper is concerned with the problem of observer design for a class of time-delay nonlinear systems with parameter uncertainties. The purpose of this problem is to design the gain-scheduled state observers such that, for the addressed nonlinearities as well as all admissible parameter uncertainties in state and output equations, the observation process remains globally exponentially stable, independently of the time delay. The nonlinearities are assumed to satisfy the global L ipschitz conditions, and the parameter uncertainties are allowed to be time varying, unstructured and norm bounded. An effective matrix inequality methodology is developed to solve the proposed problem. W e derive the conditions for the existence of the desired robust nonlinear observers, and then characterize the analytical expression of these observers. Two numerical examples demonstrate the validity and applicability of the present approach.     

On the model-based networked control for singularly perturbed systems with nonlinear uncertainties

In this paper, the model-based networked control is addressed for a class of singularly perturbed control systems with nonlinear uncertainties. An approximate linear slow and fast control system of the plant, which can be obtained by omitting the nonlinear uncertainties, are used as a model to estimate the state behavior of the plant between transmission times. The stability of model-based networked control systems is investigated under the assumption that the controller/actuator is updated with the sensor information at constant time intervals. It is shown that there exists the allowable upper bound of the singular perturbation parameter such that the model-based networked control system is globally exponentially stable.     

Variance-Constrained Control for Uncertain Stochastic Systems With Missing Measurements

In this paper, we are concerned with a new control problem for uncertain discrete-time stochastic systems with missing measurements. The parameter uncertainties are allowed to be norm-bounded and enter into the state matrix. The system measurements may be unavailable (i.e., missing data) at any sample time, and the probability of the occurrence of missing data is assumed to be known. The purpose of this problem is to design an output feedback controller such that, for all admissible parameter uncertainties and all possible incomplete observations, the system state of the closed-loop system is mean square bounded, and the steady-state variance of each state is not more than the individual prescribed upper bound. We show that the addressed problem can be solved by means of algebraic matrix inequalities. The explicit expression of the desired robust controllers is derived in terms of some free parameters, which may be exploited to achieve further performance requirements. An illustrative numerical example is provided to demonstrate the usefulness and flexibility of the proposed design approach.     

基于无源性的全方位移动机器人自抗扰控制

针对全方位移动机器人轨迹跟踪控制中存在的外界干扰和系统参数不确定性问题,提出基于无源性的自抗扰控制方法.该方法通过扩张状态观测器对系统扰动进行估计,并在基于无源性的控制器中加入扰动补偿项以减小外界干扰和参数不确定性对系统的影响;进而,利用系统的无源特性和Lyapunov 理论证明在该控制器作用下闭环系统有界输入有界输出稳定.仿真结果表明,所提出的控制方法响应速度较快,控制精度较高,对系统外扰和模型参数不确定性具有较强的鲁棒性     

一类欠驱动机械系统的全局鲁棒控制

针对具有质心参数不确定性的Acrobot系统,提出一种全局的鲁棒控制方法.首先,给出系统具有质心参数不确定的系统模型;其次在摇起区,分析系统不确定性条件下的能量变化情况,基于能量不断增加的思想设计出摇起控制器;在平衡区,把系统的不确定性转化为模型状态矩阵的不确定性,引入H标准设计方法,得出存在H状态反馈控制器的充要条件,通过求解线性矩阵不等式使系统有效地克服不确定性的影响实现二次稳定;最后通过仿真实验验证了所提方法的有效性.     

多丢包不确定离散系统的鲁棒Kalman滤波

研究了同时具有不确定性和多丢包情况下的离散时变系统的鲁棒滤波问题, 其中的不确定性是时变的、范数有界的, 且存在于系统的状态矩阵和输出矩阵中. 通过把多丢包问题建模成系统模型中的随机参数, 在允许的不确定性情况下, 给出了估计误差方差的上界, 并进一步基于矩阵范数的意义最小化该上界. 结果表明, 通过求解两个Riccati差分方程, 可以设计鲁棒滤波器. 最后, 提出适合在线计算的鲁棒滤波算法, 并通过仿真实例表明所提算法的有效性和实用性.     

基于扰动补偿的无微分模型参考自适应控制系统设计

针对一类含有参数不确定性和未知非线性扰动的系统,本文提出一种基于扰动补偿的无微分模型参考自适应控制方法,实现系统输出对参考模型输出信号的高精度跟踪.首先,利用被控对象模型信息设计扰动估计器,对系统非线性扰动进行在线估计;其次,基于非线性扰动估计值设计参考模型和无微分参数更新律,构建无微分模型参考自适应控制器,建立基于扰动补偿和状态反馈的自适应控制律,以消除参数不确定性和非线性扰动对系统输出的影响,保证系统输出对参考模型输出的准确跟踪;然后,给出闭环系统误差信号收敛条件和控制器参数整定方法;最后,通过数值仿真验证所提方法的有效性和优越性.