一类不确定线性时滞系统的输出反馈鲁棒H∞ 控制

研究具有防射参数不确定性的线性时滞系统的鲁棒H∞输出反馈控制器设计问题,得到了一些二次矩阵不等式,证明了如果它们有解,则从它们的解可以构造全阶严格真动态输出反馈控制器,它能保证闭环系统二次稳定且具有H∞范数意义下的干扰抑制能力,进一步证明了在某些情况下,这些二次矩阵不等式可以化为线性矩阵不等式来求解。     

测量数据丢失的随机不确定系统鲁棒滤波递推算法

针对一类具有测量数据丢失的不确定离散随机系统,研究了鲁棒状态估计问题,基于间断观测滤波算法和规则最小二乘优化理论,给出一种Kalman形式的递推滤波算法.对于测量数据丢失的问题,采用已知概率的Bernoulli随机序列,使得对于所有可能的测量数据丢失和所能容许的不确定性,间断观测鲁棒状态估计递推算法是稳定的.最后,通过数值仿真和对比结果验证了所提出算法的可行性.     

随机时延网络化不确定系统的鲁棒H∞滤波

研究了一类具有随机时延的网络化不确定系统的 H∞ 滤波器设计问题. 这类时延的产生是由于传感器和滤波器通过有限带宽的网络连接而引起的系统测量数据的滞后, 而且它是随机发生的. 本文采用满足 Bernoulli 分布随机变量来描述测量数据的这种随机时延. 利用线性矩阵不等式, 给出了全阶和降阶的滤波器存在的充分条件. 所设计的滤波器使得滤波误差系统是均方指数稳定且具有给定的H∞ 性能. 数值仿真表明设计方法的有效性.     

测量丢失概率不确定的网络化系统的鲁棒故障检测

研究一类具有测量数据丢失概率不确定的网络化系统的鲁棒故障检测问题,系统用概率属于一个区间的Bernoulli随机二进制切换序列来描述测量数据丢失.设计一个基于观测器的鲁棒故障检测滤波器(RFDF),对于区间内的每一个概率,RFDF残差误差输出对故障敏感且对具有L2有界的未知干扰输入有一定的鲁棒性,应用线性矩阵不等式方法,给出并证明了此RFDF的存在条件.最后通过例子说明了该方法的有效性.     

随机不确定系统的鲁棒H∞ 滤波

研究在同时具有参数和随机不确定的情况下的鲁棒H_∞ 估计问题. 假设系统的方程由It^o随机微分方程描述, 不确定的参数是范数有界的, 外部干扰是随机不确定的. 通过解一个线性矩阵不等式, 可以设计鲁棒H_∞ 滤波器, 最后给出的一个例子对理论分析进行了阐述.     

时滞不确定离散系统的鲁棒l2-l∞滤波

将l2-l∞性能指标引入时滞不确定离散时间系统,研究基于这一指标的滤波器设计问题.所研究的对象是同时具有状态时滞和多面体不确定性的离散时间系统.采用线性矩阵不等式技术推导了此类不确定系统鲁棒l2-l∞滤波器存在的充分条件,并将滤波器的设计转化为一个凸优化的求解问题,可以采用较为有效的内点方法进行求解.所设计的滤波器能够保证相对于所有能量有界的外界扰动信号,滤波误差系统具有一定的l2-l∞扰动衰减水平.数值仿真验证了所提出算法的可行性.     

不确定连续系统的鲁棒H2/H∞滤波

研究凸多面体不确定连续系统的鲁棒H2／H∞滤波问题．为降低设计的保守性．提出一种新的具有参数依赖Lyapunov函数的鲁棒H2／H∞性能准则．基于该性能准则，推导出鲁棒H2／H∞滤波器存在的充分条件．并将滤波器设计问题转化为具有线性矩阵不等式（LMI）约束的参数优化问题．     

基于鲁棒可靠性的不确定时滞系统最优H∞控制器设计

用区间变量描述控制系统参数的不确定性,提出了不确定时滞系统鲁棒H_∞控制的鲁棒可靠性方法,基于鲁棒可靠性的不确定时滞系统最优状态反馈H_∞控制器设计方法,将系统的最优控制器设计归结为基于线性矩阵不等式(LMI)的优化问题．所设计的控制器可以在满足对所有不确定性鲁棒可靠的前提条件下,具有最优的H_∞鲁棒性能,并能在控制系统的设计中综合考虑控制性能、控制代价和鲁棒可靠性．数值算例说明了所提方法的有效性和可行性．     

线性不确定系统的H∞状态反馈鲁棒重复控制

现有的重复控制设计不能同时优化低通滤波器的参数和重复控制器的参数.我们在设计重复控制系统以控制线性不确定对象时,解决了这个问题.首先,引入状态反馈以保证闭系统的鲁棒稳定性,把重复控制器设计问题转化为H∞状态反馈增益的设计问题.为获得低通滤波器最大转折频率,进一步将设计问题转化为基于线性矩阵不等式约束的凸优化问题.提出了一种迭代算法,用以计算低通滤波器的最大转折频率和H∞状态反馈增益.在保证系统鲁棒稳定性的同时,获得最高控制精度的重复控制器和低通滤波器的参数组合.该方法与已有方法比较,它的结果容易验证和求解,因而更适合于实际应用.最后,通过数值实例验证了本文所提方法的有效性.     

具有测量数据丢失的离散不确定时滞系统鲁棒Kalman滤波

研究了具有测量数据丢失的离散不确定时滞系统鲁棒Kalman滤波问题, 其中时延存在于系统状态和观测值中. 模型的不确定性通过在系统矩阵中引入随机参数扰动来表示, 测量数据丢失现象则通过一个满足Bernoulli分布且统计特性已知的随机变量来描述. 基于最小方差估计准则, 利用射影性质和递归射影公式得到一个新的滤波器设计方法, 并且保证了滤波器的维数与原系统相等. 与传统的状态增广方法相比, 当时延比较大时, 该方法可以有效降低计算量. 最后, 给出一个仿真例子说明所提方法的有效性.     

Robust state estimation for uncertain discrete-time stochastic systems with missing measurements

In this paper, results of robust estimation of Zhou (2010a) are extended to state estimation with missing measurements. A new procedure is derived which inherits the main properties of that of Zhou (2010a). In this extension, a covariance matrix used in the recursions is replaced by its estimate which makes its asymptotic property investigation mathematically difficult. Though introducing a monotonic function and using the so-called squeeze rule, this new robust estimator is proved to converge to a stable system. Numerical simulation results indicate that the proposed estimator may have an estimation accuracy better than the estimator of Wang, Yang, Daniel, and Liu (2005).     

不确定关联时滞系统的鲁棒H∞滤波

考虑一类不确定关联时滞系统,其中的不确定性满足范数有界条件,以子系统输出作为输入,分别为每个子系统设计一个线性滤波器.通过将系统的状态向量和滤波误差向量组合成一个新的增广向量,原系统状态方程和滤波误差方程就可以组成一个新的增广系统.如果可以设计滤波器参数,使得干扰噪声到增广系统输出的增益为最小,则噪声对系统估计的影响也就降为最低,受噪声影响的状态向量就可以恢复出来.这样,原系统的滤波问题就转化为最小化增广系统增益问题.通过选择一个适当的Lyapunov函数,并基于Lyapunov稳定性定理,得到了滤波器存在的充分条件.为了简化滤波器设计过程,将上述充分条件的未知参数矩阵定义为一个新的变换矩阵,在此基础上,实施了一系列巧妙的矩阵等价变换,同时定义了几个新的矩阵变量,将原充分条件化成了一组易于求解的线性矩阵不等式(LMI).使用Matlab的LMI工具箱,可以对上述LMIs直接求解,最后的数值算例验证了所给设计方法的有效性.     

部分测量数据丢失的网络化系统的l-l滤波

在网络系统中,滤波器得到的观测量通过有限带宽的通道进行传送可能发生丢失.本文研究一类具有测量数据部分丢失的网络化系统的l2-l∞滤波器设计问题.测量数据的丢失采用已知概率分布的二进制切换序列来描述.利用线性矩阵不等式方法,设计全阶和降阶滤波器.所设计的滤波器使得滤波误差系统均方指数稳定,而且保证相对于所有有界的外界扰动信号,滤波误差系统具有一定的l2-l∞扰动衰减水平.数字仿真表明设计方法的有效性.     

控制输入受限的拦截卫星轨道鲁棒H2/H∞控制

针对拦截卫星在执行轨道拦截任务的过程中存在不确定参数和不同类型外界干扰的轨道控制问题,研究了基于鲁棒H2/H∞稳定的控制器设计方法.首先,考虑参数不确定性、外界干扰、系统的H2/H∞性能和有限时间性能、控制输入限幅和极点配置,建立了相对运动轨道模型和相应的约束条件,并由此提出了控制器设计目标.然后采用线性不等式技术提出并证明了控制器存在的充分条件,并将控制器的设计转化为一个凸优化问题进行求解.仿真结果表明,设计的控制器能够使系统稳定并满足各项约束,且对系统不确定性具有较好的鲁棒性以及对外界干扰有一定的抑制作用.     

测量数据丢失的随机不确定系统滚动时域估计

研究存在传感器测量数据丢失的随机不确定系统状态估计问题,用概率已知的Bernoulli随机序列描述丢包现象,并采用丢失测量数据的预测值进行丢包补偿,将不确定条件下的最优化问题表示为Min-Max问题,并通过引入拉格朗日算子,将Min-Max问题转化为受限条件下的Min-Min问题,进而实现最优状态估计的求解.对所提算法...     

具有域极点配置的混合H2 /H∞ 滤波

解决了具有域极点配置的连续时不变系统的混合H₂ /H_∞ 滤波问题. 通过采用线性矩阵不等式 (LMI)方法描述域稳定性限制、H₂ 和H_∞ 优化, 以建立求解这个问题的总框架. 这个问题的可解性的充分必要条件由一组LMI给出. 最后用一个数字例子来说明所给出的设计方法.     

不确定性奇异时滞系统的鲁棒H∞控制

研究了含不确定性线性奇异滞后系统的鲁棒H_∞控制问题.其中不确定性是范数有界的.为此首先给出了相应的无控制标称系统内稳定且满足H_∞范数界的一个充分条件.然后讨论了含不确定性奇异滞后系统鲁棒H_∞控制问题有解的一个充分条件,并同时给出了控制器的设计,控制器可由线性矩阵不等式解得.最后举例说明本文方法的正确性.     

具有随机观测滞后和丢失的网络系统鲁棒H∞滤波

研究一类同时具有随机观测滞后和丢失的网络控制系统鲁棒H∞滤波问题. 网络建模采用新近同时描述随机一步时滞和数据包丢失的模型, 基于Lyapunov理论和线性矩阵不等式技术设计系统的满阶滤波器, 减小了状态增广带来的计算负担, 同时引入松弛变量使Lyapunov矩阵和系统矩阵分离, 降低结果的保守性, 得到了使滤波误差系统在均方意义下鲁棒指数稳定并具有给定H∞性能的一个LMI形式的充分条件. 仿真结果验证了该方法有效性.     

Robust receding-horizon state estimation for uncertain discrete-time linear systems

An approach to robust receding-horizon state estimation for discrete-time linear systems is presented. Estimates of the state variables can be obtained by minimizing a worst-case quadratic cost function according to a sliding-window strategy. This leads to state the estimation problem in the form of a regularized least-squares one with uncertain data. The optimal solution (involving on-line scalar minimization) together with a suitable closed-form approximation are given. The stability properties of the estimation error for both the optimal filter and the approximate one have been studied and conditions to select the design parameters are proposed. Simulation results are reported to show the effectiveness of the proposed approach.     

离散系统状态和参数鲁棒滤波分离算法

提出了一种离散系统的鲁棒分离滤波方法.为了对状态向量进行较准确估计,将鲁棒滤波器分为:1)零误差状态估计器;2)不确定矩阵估计器;3)鲁棒合成器.零偏差状态估计器是假定系统的不确定部分为零时的状态估计器;其新息作为不确定部分的估计变量,并由此估计系统的不确定部分;最后,根据系统不确定部分估计误差的上下界,用鲁棒合成器对状态向量的估计值进行鲁棒修正.为了在合成器中得到鲁棒滤波的逼近计算式,通过变换状态估计误差的协方差阵,得到了系统矩阵不确定部分的误差上界不等式逼近,并且得到了估计误差协方差阵逆阵的下界不等式逼近,从而给出了鲁棒合成滤波的完整算法.