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．     

具有量化的网络不确定系统鲁棒预测控制研究

针对带宽受限的通信网络导致数据传输过程中发生的量化问题,本文主要研究具有控制输入量化的网络化不确定系统的稳定性分析及鲁棒预测控制器设计。采用对数量化器和扇形有界方法,将网络量化问题转化为网络化系统鲁棒问题;同时,基于所建模型及稳定性分析,以线性矩阵不等式形式给出该网络化不确定控制系统鲁棒预测控制器的设计方法,并保证了系统稳定性及性能;最后,通过数值仿真对理论结果进行了验证。仿真结果验证了该算法的有效性。本文所提出的方法解决了网络量化不确定系统的稳定性问题,保证了系统性能,具有一定的实用价值。     

网络化控制系统鲁棒动态矩阵控制

针对前向通道和反馈通道都存在不确定有界长时延的网络控制系统,研究动态矩阵控制(DMC)算法的设计和算法鲁棒稳定性分析问题.首先基于一类线性离散系统的状态空间模型,通过缓冲技术把不确定的有界网络长时延转化为其确定的时延上界,导出当系统通信信道上存在大于一个采样周期的有界随机网络诱导时延时DMC策略的设计方法;其次,利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式方法分析该网络化DMC算法的鲁棒稳定性,并将鲁棒稳定性问题转化为求解一类LMI解问题,得到网络化DMC算法鲁棒稳定的充分条件.最后,通过一个对倒立摆模型的仿真实验验证了结论的有效性.     

不确定网络控制系统鲁棒故障诊断

针对一类具有网络时延和范数有界未知输入影响的不确定网络控制系统,提出了一种基于观测器的鲁棒H∞故障诊断滤波器的设计方法。基于Lyapunov稳定性条件和线性矩阵不等式得到了使系统渐近稳定的H∞性能判据,并基于该判据给出了系统的鲁棒H∞故障诊断滤波器的设计方法。设计的滤波器不但保证闭环系统渐近稳定,同时使滤波误差系统的H∞范数小于一个给定的衰减水平。数值算例验证了本文提出算法的有效性。     

神经网络在鲁棒镇定控制器设计中的应用

采用神经网络法求解最优的鲁棒控制器，解决了不确定参数线性离散系统的在线优化控制问题，保证了系统具有良好的动、静态性能．从一个保证系统稳定的引理出发，通过二次规划确定鲁棒镇定控制器的形式，采用神经网络计算控制器参数，该网络具有全局收敛性，不用训练数据，易于用电子线路实现，且满足实时控制的需要．并进行了仿真验证．     

导数项不确定广义Delta算子系统的鲁棒容许控制研究

针对导数项不确定的广义Delta算子系统,本文采用导数反馈控制器,对广义Delta算子系统的鲁棒容许控制问题进行研究。以Delta算子相关理论以及广义二次容许充要条件为依据,采用线性矩阵不等式方法,得出广义Delta算子系统具有鲁棒容许性能存在的充分条件。在此理论基础上,进一步设计导数项不确定的广义Delta算子系统的导数反馈控制器,给出闭环系统具有鲁棒容许性能的条件和设计方法,同时给出具体实例,利用Matlab-LMI对所得结论进行仿真验证。仿真结果表明,闭环导数项不确定广义Delta算子系统具有鲁棒容许性能,本文所设计的导数反馈控制器可行。因此,证明Delta算子方法在导数项不确定的广义Delta算子系统上可以良好运用,该研究具有可实施性和有效性。     

非线性系统鲁棒稳定性条件及其在飞行控制中的应用

给出了一种非线性系统鲁棒稳定性的分析方法。通过对系统鲁棒稳定条件不等式的变形，得到了该不等式可解的条件。由此条件，不仅大大简化了不等式，而且得到了新的鲁棒稳定性判据。给出了系统鲁棒反馈控制的设计方法。同时，对系统不确定部分的不同表达式结果进行了分析，证实了在选取相同类型的李亚普诺夫函数时所得的系统鲁棒性解的存在条件是加权等价的。飞行控制器设计结果表明，该方法对不确定系统的分析和设计是有效的。     

一类不确定网络控制系统的鲁棒容错控制

针对一类具有网络诱导时延和传感器故障或执行器故障的不确定网络控制系统,研究基于不确定状态反馈的鲁棒容错控制器设计方法.针对具有不确定性参数的被控对象模型,考虑网络诱导时延对系统的影响,分别引入传感器失效开关矩阵和执行器失效开关矩阵,建立基于不确定状态反馈控制器的闭环故障网络控制系统模型,采用Lyapunov方法给出闭环故障网络控制系统对传感器失效或执行器失效具有完整性且对参数不确定性具有鲁棒性的充分条件.最后通过仿真实例验证了该方法的有效性.     

不确定离散切换系统的鲁棒D-稳定性与H_∞控制

针对一类子系统为不确定离散时间系统的切换系统,研究系统的鲁棒D-稳定性与H∞控制.根据多李亚普诺夫函数法,以LM I的形式给出了在任意切换信号作用下,不确定离散切换系统同时具有鲁棒D-稳定性和H∞性能的充分条件.进而给出了保证闭环不确定系统具有鲁棒D-稳定性和H∞性能的状态反馈控制器的设计方案.仿真算例说明控制器设计方案的可行性与有效性.     

非匹配不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪

针对一类非匹配不确定非线性系统,提出一种鲁棒自适应渐近输出跟踪控制方法,该方法无须已知不确定性函数及其各阶导数上界。基于Lyapunov函数方法,给出了鲁棒自适应控制律以及GCMAC神经网络权值调整算法,通过后一个状态镇定前一个状态,最终达到了对期望输出的渐近跟踪,同时系统状态有界。应用于电液位置伺服系统的仿真结果表明该控制策略是有效的,对系统不确定性和未知干扰具有较强的鲁棒性。     

多时滞不确定线性系统的鲁棒控制器设计

目的 提出一类多时滞不确定线性系统的鲁棒控制器设计方法 ,消除不确定部分与时滞现象对系统带来的影响.方法 在系统的不确定部分满足假设条件的情况下,利用Lyapunov函数法和线性矩阵不定式技术研究该类系统鲁棒控制器的设计问题.结果 提出了该类系统的基于线性矩阵不等式的鲁棒控制器设计方法 ,并证明该控制器与原系统组成的闭环系统是全局一致指数稳定.结论 数值算例与仿真结果 表明该鲁棒控制器的设计方法 简单有效.     

基于T-S模糊模型的时延网络控制系统的保性能控制

目的基于T-S模糊模型建立模糊网络控制系统的模型,设计模糊时延状态反馈控制器,使得闭环系统保持鲁棒稳定,并且满足给定的一个二次型性能指标,使其值不超过某个确定的界.方法运用Lyapunov方法和线性矩阵不等式,分析了系统的稳定性.结果提出了模糊时延状态反馈控制器的设计方法,得到了模糊时延网络控制系统鲁棒稳定的条件及保性能控制律的参数化表示.结论针对不确定的非线性时延网络控制系统,通过设计满足性能指标条件的控制器,使得系统性能有很大改善,根据保性能控制律的参数化表示,可使用Matlab工具箱进行仿真.     

可靠性应急设施选址多级覆盖鲁棒优化模型

为给决策者在不确定环境下设计具有鲁棒性的应急设施选址布局网络提供决策支持,研究应急设施选址多级覆盖鲁棒优化问题.考虑不确定需求和应急设施多级覆盖响应,建立共享不确定需求和中断情景下服务能力有限的应急设施多级覆盖选址鲁棒优化模型,利用灰狼优化算法(GWO)求解模型,对需求的扰动及应急设施的服务能力进行灵敏度分析.通过随机生成的数值算例验证模型和算法的可行性.结果表明:该模型能有效解决需求不确定和中断风险下选址布局网络的构建问题,且能保证选址决策具有良好的鲁棒性,决策者可基于不同的风险偏好和具体实际在可靠性和系统总成本之间权衡,确定最优的选址分配方案.     

鲁棒自适应控制的远程网络控制器设计

针对一类具有广义不确定性的非线性网络控制系统,提出了一种基于鲁棒自适应控制与远程状态反馈控制相结合的控制策略。该控制方法首先通过引入一种鲁棒函数η1在线补偿系统的广义不确定项和非线性项,并基于李亚普诺夫（Lyapunov）稳定性理论设计出参数自适应调节律,保证了闭环误差系统指数收敛且一致有界稳定;然后运用状态反馈控制解决时延条件下的网络控制问题,并通过Lyapunov稳定性理论给出了具有时延的闭环NCS的稳定性定理;最后通过仿真结果对比验证了此方法的有效性。     

非线性动态系统的模糊神经网络自适应H∞鲁棒控制

针对非线性动态系统不稳定性,提出了一种基于模糊神经网络的H∞鲁棒直接自适应控制方法,通过设计非线性动态系统的H∞控制器,采用模糊神经网络在线学习对动态系统的建模不确定性产生的误差,可保证不确定闭环稳定并具有H∞性能,并证明了模糊神经网络H∞鲁棒直接自适应控制系统的稳定性,仿真算例也表明了该方法具有较好的抗干扰性能、鲁棒性较好.     

一种基于神经网络的直接自适应控制器

对于具有不确定因素的非线性系统 ,通过校正神经网络的预报输出 ,应用最优化及网络辩识器模型局部线性化的思想 ,提出一种鲁棒自适应神经网络控制器 ,仿真研究证明该控制器具有较强的抗干扰能力     

基于滑模和神经网络的永磁直线伺服系统控制

针对直接驱动的交流永磁直线伺服系统，提出一种将非线性神经网络控制和滑模控制相结合构成的双自由度控制策略，该控制策略解决了直线伺服系统跟踪性能和鲁棒性能之间的矛盾，滑模输入控制器保证了系统对给定的快速跟踪性能；神经网络输出反馈控制器对系统参数变化和阻力扰动（包括直线电机的端部效应力）进行很大程度的抑制，并可以削弱滑模控制的抖振对系统稳态性能的影响，仿真结果表明该方案在保证伺服系统的快速性同时，对系统参数变化和阻力扰动具有很强的鲁棒性。     

不确定广义Delta算子系统的鲁棒保成本控制

针对具有范数有界不确定性的广义Delta算子系统,本文主要研究其鲁棒保成本控制问题,为不确定广义Delta算子系统设计一个合理的控制器,保证闭环系统对于所有允许的不确定性都是容许的且其成本函数不超过预先给定的上界。分别利用矩阵不等式和线性矩阵不等式方法,给出不确定广义Delta算子系统鲁棒保成本性能分析的结果,使系统对所有允许的不确定性容许且其成本函数具有指定上界,同时,基于上述分析结果,通过限定一些矩阵变量的结构,给出不确定广义Delta算子系统鲁棒保成本控制问题的解决办法,同时以线性矩阵不等式的形式给出了状态反馈鲁棒保成本控制器的存在条件和设计方法,并通过数值算例进行验证。验证结果表明,本文理论结果是有效和可行的。该研究对控制理论的发展具有较强的实际意义。     

网络控制系统的鲁棒控制器设计研究

针对网络控制系统（NCS）的基本问题——网络诱导时延与数据丢包现象进行建模，同时考虑了被控对象存在不确定性时的鲁棒镇定问题。基于时滞系统理论的时滞依赖方法，给出了NCS鲁棒镇定的充分条件，结论描述为尊性矩阵不等式形式。利用此结论可求出使NCS鲁棒镇定的最大允许网络诱导时延（MADB）。最后的数值例子证明了本文算法的有效性。     

具有S-分布延时和脉冲控制的一类神经网络的鲁棒同步

具有脉冲的神经网络作为一种典型的混合系统在图像处理、模式识别、优化控制等实际工程中有广泛的应用。在这些应用中,要求神经网络具有鲁棒同步性质。因此,神经网络的鲁棒同步性研究受到许多学者的关注。本文将不确定非线性耦合函数引进到一般类神经网络中,通过构造适当的Lyapunov函数和运用一些不等式分析技术,研究了具有S-分布延时和脉冲控制的神经网络的鲁棒同步性质,得到了保证网络具有一般脉冲鲁棒同步的一个实用条件。