具有多重状态时滞与控制时滞的广义系统非脆弱保代价控制

针对一类不确定多时滞广义系统,该多时滞广义系统同时具有状态和控制时滞。假设不确定范数是有界的,且系统的状态是完全可测的,通过引进二次稳定性的概念,结合线性矩阵不等式的设计方法,给出了鲁棒非脆弱保代价控制的充分条件。通过对线性矩阵不等式的求解,可得非脆弱状态反馈鲁棒保代价控制器。该控制器对所有容许的不确定性,能保证闭环广义系统的稳定性,而且也能满足二次型代价函数的上界。最后,通过算例仿真表明所提出结论的可行性和有效性。     

时滞不确定系统保成本控制及鲁棒性分析

讨论了时滞不确定系统的保成本控制问题，利用矩阵不等式技巧，给出了时滞系统保成本控制存在的条件及保成本控制器设计方法，并针对具有非结构不确定性的时滞系统建立了保成本控制鲁棒稳定界的计算方法．     

一类时滞系统的鲁棒H∞保代价控制

研究一类带随机扰动的时滞系统的鲁棒H∞保代价控制问题.基于线性矩阵不等式给出状态反馈鲁棒H∞保代价控制器存在的充分条件,并设计了满足H∞代价指标的鲁棒H∞保代价控制器,且给定的代价函数存在上界.最后,通过数值算例说明方法的有效性和可行性.     

非线性不确定系统的鲁棒镇定

将带有模有界条件的非线性不确定系统化为一个确定性的非线性系统Ｈ＾∞问题来考虑,利用非线性系统Ｈ∞控制理论的现有结果讨论其鲁棒镇定性,比较了非线性不确定系统在匹配条件下与在模有界条件下鲁棒可镇定的优劣,结果表明,带模有界条件的非线性不确定系统可以使整个闭环系统鲁棒渐边镇定到平衡点,两种结构条件下的鲁棒分析和设计各有其特点,带模有界条件的非线性不确定系统鲁棒镇定更易于实现。     

具有不确定参数滞后型Lurie 控制系统的鲁棒稳定性

通过构造适当的Lyapunov函数，利用线性矩阵不等式，对具有结构参数扰动和范数扰动的不确定参数滞后型Lurie控制系统进行了研究，得到了该系统鲁棒绝对稳定的时滞无关充分条件；利用同样的方法，得到了该系统鲁棒绝对稳定的时滞相关充分条件。研究结果表明：这些条件是在参数不确定且参数无范数界情况下，用对角矩阵和线性矩阵的正定性表示，具有直观性和便于计算机运算等特点。     

离散不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制

对于输入受约束的不确定时滞系统,提出了离散不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制,用 LMI 解决时滞系统的输入受约束控制,给出了新的鲁棒性能指标上界和系统稳定的充分条件,通过求解 LMI 凸优化获得状态反馈控制律,仿真验证了该方法的有效性.结果表明,基于 LMI 约束不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制易于求解,适于实际应用.本方法还可以推广到其他时滞系统模型中.     

离散不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制

对于输入受约束的不确定时滞系统，提出了离散不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制，用LMI解决时滞系统的输入受约束控制，给出了新的鲁棒性能指标上界和系统稳定的充分条件，通过求解LMI凸优化获得状态反馈控制律，仿真验证了该方法的有效性．结果表明，基于LMI约束不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制易于求解，适于实际应用．本方法还可以推广到其他时滞系统模型中．     

网络控制系统的鲁棒保性能控制

针对单包传输、有界时变通信时延的网络控制系统,构建了一类描述网络控制系统的离散不确定时滞系统模型．为克服模型中随机网络通信时延对系统的影响,将时延不确定性转化为闭环系统参数的摄动;在此基础上,运用鲁棒控制理论、Lyapunov稳定性原理提出了网络控制系统鲁棒保性能控制律存在条件,并给出了设计网络控制系统鲁棒保性能状态反馈控制器时求解线性矩阵不等式的方法．     

三级倒立摆建模与H∞鲁棒优化保性能控制

针对倒立摆系统当中存在的自然不稳定性和大量不确定性,提出了一种H∞鲁棒优化保性能控制方法.利用分析力学中的Lagrange方程建立三级倒立摆的不确定数学模型,把系统的不确定性和外界扰动分别转化为模型状态矩阵的不确定性和模型的扰动输入,从而将系统稳定问题转化为H∞范数求解问题.仿真实验结果证明,应用这种方法可以保证系统指数稳定,二次代价泛函满足性能指标,同时使系统具有相同H∞范数界γ.与传统方法相比,该方法对三级倒立摆的控制具有较强的鲁棒性,能够在系统存在外界干扰和不确定性时,仍能保持系统的稳定性.     

基于LMI的不确定离散多时滞系统保成本控制

针对不确定范数有界的情况,给出了一类不确定离散多时滞系统的鲁棒稳定性新的充分条件,进一步给出相应的可保成本。采用Lyapunov方法,结合线性矩阵不等式(LMI)技术,设计出闭环系统的状态反馈鲁棒控制器,给出可保成本算法流程。最后通过仿真案例验证了该方法的正确性和有效性。     

不确定性高阶关联大系统的分散变结构调节器设计

提出一种适用于不确定性高阶关联大系统的分散变结构调节器设计方法。所考虑的系统不确定性因素包括系统内部参数摄动、高阶关联变化和外部干扰。该设计方法的主要优点是在分散控制律中引入了对系统不确定性高阶关联及扰动上界的自适应估算方法,因而在控制系统设计时不需要预先确定系统不确定性变化的上界,进一步增强了控制系统对不可预知系统扰动的鲁棒性。仿真结果表明了该方法的有效性。     

不确定非线性离散时滞系统的可靠保成本控制

针对一类不确定非线性离散时滞系统,研究了当执行器发生故障情况下的可靠保成本控制器设计问题.通过设计一个无记忆状态反馈可靠保成本控制律,使闭环系统渐近稳定,并且闭环性能指标不超过某个确定的上界.利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式（LMI）方法,给出了可靠保成本控制律存在的条件.通过求解由一组线性矩阵不等式所表示的凸优化问题,可以得到使得闭环系统保成本上界最小的可靠保成本控制器.最后通过仿真实例说明方法的正确性.     

基于神经网络的鲁棒自适应滑模迭代学习控制

对一类不确定非线性系统，包括不确定性机器人，提出一种自适应鲁棒迭代学习控制方案，学习控制用于学习周期性的系统不确定性，自适应滑模控制用于抑制非周期性系统不确定性，并且利用RBF神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界，对不确定性系统动态和有界输入拢动具有鲁棒性，通过Lyapunov直接方法，确保了对每次迭代闭环系统是一致有界的，并且沿着迭代次数的增加，跟踪误差渐近收敛于零，仿真结果表明了该方案的有效性。     

带有非线性扰动的非脆弱奇异时变时滞系统的保性能控制

针对一类带有非线性扰动的奇异时变时滞系统,研究了其非脆弱保性能控制问题,并运用Lyapunov稳定性理论和LMI方法,得出了系统非脆弱保性能控制律存在的充分条件和设计方法.对所有容许的不确定性,所设计的非脆弱保性能控制律不仅使得相应的闭环系统是渐近稳定的,并且使得闭环性能指标有性能上界.最后,结合仿真实例来说明所得方法的可行性.     

一类不确定广义系统的保性能控制

针对一类含有时变、范数有界参数不确定广义系统,结合一个含有状态导数项的二次性能指标函数,研究其保性能控制律的设计问题.设计了一种比例导数反馈保性能控制器,不仅可使闭环系统具有正常的鲁棒稳定性,而且具有某一个性能指标上界.最后,用数值算例说明了方法的有效性.     

带有非线性扰动的不确定奇异时滞系统的保性能控制

针对一类带有非线性扰动的不确定奇异时滞系统,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式处理方法,给出系统鲁棒保性能状态反馈控制器存在的充分条件和设计方法.所设计的保性能控制器保证了对所有容许的不确定性,不仅使得相应的闭环系统达到二次稳定,同时保证闭环性能指标函数具有上界.最后,通过仿真实例说明了所给方法的有效性.     

一类不确定奇异时滞系统的保性能控制

针对一类同时具有状态和控制时滞的不确定奇异时滞系统,基于状态观测器研究其保性能控制问题.利用Lyapunov稳定性理论,采用线性矩阵不等式处理方法,在某些矩阵不等式满足的条件下,给出问题可解的一个充分条件和状态反馈保性能鲁棒控制器的设计方法,保证了所有允许的不确定闭环系统是稳定的,而且对于一个给定的二次型成本函数,能够保证闭环成本不超过某个界.最后举例说明了所提出方法的正确性.     

T-S模糊时滞系统的时滞相关保成本控制

针对区间时滞是时变和未知的一类不确定T-S模糊时滞系统状态反馈保成本控制问题进行了研究。结合形式上更为一般的二次成本函数,利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法给出了一类T-S模糊时滞系统保成本控制器存在的充分条件及状态反馈控制器的设计方法。所得到的保成本控制器确保闭环系统的渐近稳定性,同时提供了一个成本函数的上界。最后以一个数值例子验证了文中所提出的控制方法的有效性。     

Guaranteed cost sampled-data control for uncertain nonlinear time-varying delay system

The robust guaranteed cost sampled-data control was studied for a class of uncertain nonlinear systems with time-varying delay. The parameter uncertainties are time-varying norm-bounded and appear in both the state and the input control matrices. By applying an input delay approach, the system was transformed into a continuous time-delay system. Attention was focused on the design of a robust guaranteed cost sampled-data control law which guarantees that the closed-loop system is asymptotically stable and the quadratic performance index is less than a certain bound for all admissible uncertainties. By applying Lyapunov stability theory, the theorems were derived to provide sufficient conditions for the existence of robust guaranteed cost sampled-data control law in the form of linear matrix inequalities (LMIs), especially an optimal state-feedback guaranteed cost sampled-data control law which ensures the minimization of the guaranteed cost was given. The effectiveness of the proposed method was illustrated by a simulation example with the asymptotically stable curves of system state under the initial condition of x(0)=[0.679 6 0].