离散非线性系统开闭环P型迭代学习控制律及其收敛性

本文在讨论了一般开环与闭环迭代学习控制的不足后，针对一类离散非线性系统，提出了新的开闭环ＰＧ型迭代学习控制律，给出了它的收敛性证明，仿真结果表明：开闭环Ｐ型迭代律优于单纯的开环或产才环Ｐ型迭代 律。     

基于强化学习的JLQ模型的直接自适应最优控制

研究离散时间跳变线性二次(JLQ)模型的直接自适应最优控制问题.将强化学习的理论和方法应用于JLQ模型,设计基于Q函数的策略迭代算法,以优化系统性能.在系统参数以及模态跳变概率未知的情况下,Q函数对应的参数矩阵,可通过观察给定策略下系统行为,应用递归最小二乘算法在线估计.基于此参数矩阵,可构造出新的策略使得系统性能更优.该算法可收敛到最优策略.     

非正则线性系统的闭环P型迭代学习控制

迭代学习控制是改善具有重复运行性质过程的跟踪性能的有效方法。开环迭代学习控制学习周期长，在迭代学习的初期容易出现不稳定和高增益的现象。对非正则系统的迭代学习控制，需要采用高阶微分学习律。该文针对一类非正则线性定常连续系统，讨论了闭环P型迭代学习控制律，给出并证明了闭环P型迭代学习控制律的收敛性条件的两个定理，解决了非正则系统的P型迭代学习控制问题。仿真实例说明闭环迭代学习律的有效性和快速性。     

分层递阶迭代学习控制的研究与仿真

本文对分层递阶迭代学习控制算法进行了研究。研究表明,采用分层递阶迭代学习控制算法以后,控制器不仅可以用于开环稳定系统,也可以应用于开环不稳定系统。通过对人工髋关节模拟试验机位置系统的数学模型进行仿真应用后表明,无论是开环迭代学习控制,还是闭环迭代学习控制,都能使系统的输出渐近跟踪希望轨迹,但闭环学习控制效果要比开环学习控制要好。     

Markov 控制过程在紧致行动集上的迭代优化算法

研究一类连续时间Markov控制过程(CTMCP)在紧致行动集上关于平均代价性能准则的优化算法。根据CTMCP的性能势公式和平均代价最优性方程，导出了求解最优或次最优平稳控制策略的策略迭代算法和数值迭代算法，在无需假设迭代算子是sp—压缩的条件下，给出了这两种算法的收敛性证明。最后通过分析一个受控排队网络的例子说明了这种方法的优越性。     

网络控制系统中一种新形式的开闭环迭代学习控制

本文研究了网络控制系统中迭代学习控制方法, 借鉴网络控制系统的分层结构形式, 提出了一种远程开环本地闭环的迭代学习控制形式. 这种形式的学习律中, 只有开环学习律的离散数据通过网络传输, 对控制系统进行前馈补偿同时降低了网络丢包对系统的实时影响. 针对线性系统, 利用2–D系统的分析方法, 给出了网络控制中开闭环迭代学习控制的收敛性判别条件. 仿真和实验结果证实了所提方法的可行性和有效性.     

不确定离散半马尔可夫跳变系统的有限时间鲁棒$H_infty$控制

研究一类不确定离散时间半马尔可夫跳变系统的有限时间鲁棒H_∞控制问题.首先,应用半马尔可夫核方法建模离散时间系统的半马尔可夫跳变过程,其中驻留时间的概率密度函数依赖系统当前模态和下一模态,使得所提出理论可考虑不同的驻留时间概率分布类型,针对随机跳变系统有限时间分析中的跳变次数问题,提出估计跳变次数最大值的方法;然后,考虑系统模态驻留时间的上下界,提出新的有限时间有界概念,并保证基于半马尔可夫核方法给出的不确定离散时间半马尔可夫随机跳变系统有限时间有界判据数值可解;接着,在此基础上,分析系统的H_∞性能指标,设计模态依赖的状态反馈控制律保证闭环系统的有限时间鲁棒H_∞性能;最后,通过2个算例仿真验证所提出理论的可行性和有效性.     

开-闭环结合控制方式的定日镜跟踪控制策略

塔式太阳能电站定日镜场通常采用开环控制方式。该控制方式具有跟踪精度低、无法消除累积误差等缺点。为克服以上缺点、提高太阳能利用效率,提出了开-闭环结合的定日镜控制方式。针对该控制方式,设计了复合式控制策略;针对开环的快速控制和开/闭环两种模式之间的快速无扰切换要求,设计了快速通信协议,实现了定日镜的开环高速定位;针对定日镜的高精度闭环跟踪要求,设计了相应的光电传感器,并对定日镜闭环运行时的跟踪精度进行了理论分析。经测试表明,该跟踪控制方法反应速度快、跟踪精度高、运行稳定,实现了定日镜的实时高精度稳定跟踪。该策略的开环控制精度优于3.5 mrad,闭环跟踪精度优于1 mrad,具有很高的推广应用价值。     

基于稳定逆的非最小相位系统的迭代学习控制

针对迭代学习控制在非最小相位系统上应用效果差的缺点,根据最优化性能指标和非因果的稳定逆理论,提出了一种基于稳定逆的最优开闭环综合迭代学习控制,分析了学习律的收敛性并给出了此种非因果的学习律在实际应用中的运用方式.     

最优迭代学习控制的鲁棒稳定性及其在注塑机控制中的应有

提出了一种鲁棒最优迭代控制器的设计方法.对于任意有界的参考输出和不确定的初 始值,建立了由最优迭代学习控制器保证闭环系统有界输入有界输出(BIBO)鲁棒稳定性的充要 条件.实际应用中可根据不确定初始设定值和干扰对加权矩阵进行调整,从而保证闭环系统性能 随迭代过程的进行而得到改进.在注塑机控制中的应用验证了本文结论的有效性.     

Feedback regulators for jump parameter systems with state and control dependent transition rates

A class of linear, stochastic, jump parameter systems is studied in which the probability law of the parameter processes depends upon the control policy used. An optimal controller is given when the loss function is quadratic. Because of difficulties inherent in the design equations, a more easily evaluated, near optimal controller is provided for problems in which the parameter processes are weakly dependent on the control policy.     

Stochastic control of system with unobserved jump parameter process

A system described by a stochastic differential equation with an unobserved stochastic jump parameter process is considered. The solution to the system is defined by the Girsanov measure transformation technique. The system with a nonobservable parameter is converted into an equivalent completely observable Markovian system. It is proved that the optimal cost obtained for the system with the nonobservable parameter is the same as for the Markovian system. Existence of an optimal control policy is considered.     

Markov跳跃非线性系统逆最优增益设计

证明了一类严格反馈Markov跳跃系统是依概率输入–状态可稳定的.其次,证明了逆最优增益设计问题可解的一个充分条件是存在一组满足小控制量的依概率输入–状态稳定控制李雅普诺夫函数.最后,利用积分反推方法,给出了严格反馈Markov跳跃系统逆最优增益设计问题的一个构造性解.其中,为了克服由于Markov跳跃引起的耦合项所带来的困难,所设计的李雅普诺夫函数以及控制器是与模态无关的.     

一种新的最优极点配置方法

本文从LQ逆问题着眼提出了一种新的最优极点配置方法,推导了加权矩阵Q和R与开环特征多项式、最优闭环特征多项式之间的关系。只要给定一组期望的闭环极点,即可确定与之对应的加权矩阵Q和R,从而得到一个具有指定极点的最优控制系统。     

线性Markov 切换系统的随机Nash 微分博弈及混合H2/H∞ 控制

研究线性Markov切换系统的随机Nash微分博弈问题。首先借助线性Markov切换系统随机最优控制的相关结果,得到了有限时域和无线时域Nash均衡解的存在条件等价于其相应微分(代数) Riccati方程存在解,并给出了最优解的显式形式;然后应用相应的微分博弈结果分析线性Markov切换系统的混合H2/H∞控制问题;最后通过数值算例验证了所提出方法的可行性。     

基于Simulink仿真的步进电机闭环控制系统分析

步进电机通常以开环方式应用于精度要求不高的位置伺服系统中.通过位置反馈,可以实现步进电机的高精度闭环定位控制.建立的步进电机数学模型,显示了其高度非线性的特点,为此设计了应用于步进电机闭环控制的参数模糊自整定PID控制器.通过Simulink仿真,分别分析了PID控制、模糊PID控制在步进电机跟踪给定位置时系统的响应情况.并通过分析转速输出曲线,提出了加入模糊速度前馈控制环的系统改进方案,系统稳定性得到较大提高.     

广义预测控制的直接算法

采用三个辨识器分别辨识开环系统、闭环系统和控制器的参数,利用开环系统参数计算预测输出和参考轨迹,通过辨识闭环系统参数得到广义输出,用于辨识控制器的参数,并给出一种广义预测控制的直接算法。仿真结果表明该算法是有效可行的。     

Partial avoidance of jump resonance in feedback systems†

For a specified maximum value of input amplitude, partial avoidance of jump resonance in the frequency response of certain non-linear feedback systems can be achieved by shaping the open-loop frequency response of the linear part of the system. The procedure is illustrated with an example of feedback amplifier circuit.     

基于策略迭代算法的连续时间线性Markov跳变系统非零和微分反馈Nash控制

针对一类连续时间线性Markov跳变系统,本文提出了一种新的策略迭代算法用于求解系统的非零和微分反馈Nash控制问题.通过求解耦合的数值迭代解,以获得具有线性动力学特性和无限时域二次成本的双层非零和微分策略的Nash均衡解.在每一个策略层,采用策略迭代算法来计算与每一组给定的反馈控制策略相关联的最小无限时域值函数.然后,通过子系统分解将Markov跳变系统分解为N个并行的子系统,并将该算法应用于跳变系统.本文提出的策略迭代算法可以很容易求解非零和微分策略所对应的耦合代数Riccati方程,且对高维系统有效.最后通过仿真示例证明了本文设计方法的有效性和可行性.     

Inverse optimal adaptive stochastic gain assignment for a class of nonlinear systems with Markovian jump

This paper deals with the inverse optimal adaptive stochastic gain assignment problem for a class of Markovian jump nonlinear systems with constant unknown parameters. The Wiener noises have bounded but unknown covariance. It is shown that a sufficient condition to solve this problem is the existence of a Lyapunov function for a corresponding auxiliary system. By employing backstepping technique and common Lyapunov function method, an adaptive control law is designed, which solves this problem for a class of Markovian jump nonlinear systems in strict-feedback form. A numerical example is given to illustrate the theoretical analysis result.