时变轨迹下工业过程鲁棒模糊预测控制

针对具有不确定性、外界未知干扰和跟踪轨迹变化的非线性工业过程,提出一种时变轨迹鲁棒模糊预测控制方法。该方法将非线性工业过程根据模糊规则表示为Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型,并扩展输出跟踪误差到模糊模型中得到新型多自由度状态空间模型。针对扩展模型设计控制器,并给出基于线性矩阵不等式形式的稳定性充分条件,通过求解稳定性条件中参数计算对应子模型的控制律,并根据当前时刻的系统状态确定每个子模型和控制律的权值。同时,由于在实际生产过程中被控变量需要根据外界变化来实时调节,在设计控制器时充分考虑跟踪轨迹变化的影响。在啤酒发酵罐温度系统仿真研究结果表明设计的控制器能够满足控制需求,保证系统的稳定性和最优性能。     

基于T-S模糊模型的转台鲁棒最优控制器设计

针对飞行器仿真转台系统的非线性以及不确定性问题,提出了基于T-S模糊模型的鲁棒最优控制器设计方法.首先,利用IF-THEN模糊规则将转台速度环系统的状态空间分成不同的区域,构建具有参数不确定性的T-S模糊模型;然后,根据给定的最优性能指标要求以及控制输入约束,通过求解一组线性矩阵不等式(LMIs)进行鲁棒最优控制嚣设计.仿真结果表明,该方法不仅具有比较好的控制效果,而且能有效地解决控制输入约束问题,并能很好地保证对参数变化的鲁棒稳定性.     

基于参数摄动模型的航空发动机鲁棒弹性自适应控制

航空发动机特性随飞行条件和工作状态变化,在复杂工作环境中同时存在模型不确定性和控制器自身参数变化问题,很大程度上影响整个飞行包线的控制性能。为此,文章提出一种基于参数摄动模型的航空发动机鲁棒弹性自适应控制方法。其首先建立了航空发动机参数摄动结构化模型;然后针对被控对象模型的不确定性和控制器增益的摄动,利用李雅普诺夫稳定性（Lyapunov stability）理论和线性矩阵不等式约束,设计了增益摄动有界但上界未知时的鲁棒弹性自适应控制律,将控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式的可行解问题,使控制器的设计仅依赖线性矩阵不等式解矩阵的存在性,并证明了算法的稳定性。在此基础上,文章对飞行包线内发动机不同工作状态进行控制仿真验证。结果显示,调节时间小于1.8 s,超调量小于5%,这表明所设计控制器具有良好的稳定性和控制性能。     

Markov跳变系统的输出反馈鲁棒预测控制

对离散时间Markov跳变系统, 当系统状态不完全可测时, 研究了一类基于输出反馈的鲁棒模型预测控制问题. 所研究系统为准线性参数时变的, 考虑在当前时刻系统的时变参数是已知的, 将来时刻未知的情况. 综合考虑系统存在多胞不确定性和有界噪声等因素, 通过运用线性矩阵不等式方法及变量变换思想, 将无穷时域性能指标的最小最大鲁棒预测控制问题转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题, 得到了系统的输出反馈控制律. 引入二次有界概念, 在满足输入输出约束的情况下, 保证闭环系统的随机稳定性. 数值算例验证了方法的有效性.     

不确定广义模糊系统的鲁棒模糊H∞控制器设计

研究了不确定广义模糊系统鲁棒H∞状态反馈控制器和动态输出反馈控制器设计问题。在E确定其它系数矩阵均存在不确定性情况下，给出鲁棒模糊H∞状态反馈控制器和动态输出反馈控制器存在的充分条件。鲁棒H∞状态反馈控制律的设计可能通过求解线性矩阵不等式得到，而动态输出反馈鲁棒H∞控制器可通过定义新变量得到，所求控制器使闭环系统对所有的不确定性稳定且满足H∞性能指标γ。     

传感器失效不确定时滞系统指数稳定可靠控制

针对一类含有时变时滞的不确定参数线性系统,研究了在传感器发生故障情况下系统指数稳定鲁棒可靠控制器设计问题。系统中的参数不确定性满足广义匹配条件,时变时滞及其变化率有界,并假设故障传感器元件的输出为零。经过适当的状态变换,将原系统的指数稳定鲁棒可靠控制问题转化为另一个等价系统的鲁棒可靠控制问题。根据Lyapunov稳定性理论,得到了系统存在指数稳定鲁棒可靠控制器应满足的一个矩阵不等式。为了便于数值求解,将该矩阵不等式转化为线性矩阵不等式（LMI）,并给出了可靠控制器的设计方法和步骤。利用该文方法设计的指数稳定鲁棒可靠控制器能够使得时滞系统对于任意允许的不确定性以及传感器失效都具有指定衰减度的渐近稳定性。数值算例说明了所提出设计方法的有效性。     

不确定时滞系统的鲁棒绝对稳定性研究

基于Lyapunov稳定性理论，采用线性矩阵不等式处理方法，研究具有参数不确定性的时滞系统鲁棒绝对稳定性问题．导出了用线性矩阵不等式系统可行性描述的系统鲁棒绝对稳定的滞后依赖型条件，据此可计算出最大的允许时滞界．通过求解一组线性矩阵不等式，给出使得闭环系统鲁棒绝对稳定的无记忆状态反馈控制律设计方法。     

一类不确定非线性时滞系统的鲁棒H∞控制

针对一类状态和状态时滞具有不确定性的时滞系统,研究了该系统基于T-S模糊模型的鲁棒H∞控制器的设计问题。采用线性矩阵不等式LMI的方法,设计一个包含状态变量导数的模糊控制器,得到了系统鲁棒镇定且满足H∞性能指标的充分条件,此充分条件等价于一类线性矩阵不等式的可解性,通过仿真说明了控制器的有效性。     

直升机鲁棒保性能控制律设计

考虑直升机在飞行包线内模型参数的变化及不确定性影响,设计了鲁棒保性能控制律;根据直升机一个标称状态点构造出了参数不确定性矩阵,利用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式方法给出了控制器存在的充分条件及参数化设计方法,进行直升机三轴姿态稳定保性能控制律的设计;仿真结果表明,所设计的控制器满足三轴姿态稳定要求且具有很好的鲁棒性。     

不确定连续模糊系统的鲁棒方差控制

对一类范数有界不确定连续T-S模糊系统,研究了其状态反馈鲁棒方差控制律设计和稳定性问题。利用线性矩阵不等式(LMI)技术,导出了状态反馈鲁棒方差控制律的存在条件和使系统全局渐近稳定的充分条件,并用一组线性矩阵不等式的可行解,给出了使系统全局渐近稳定的状态反馈鲁棒方差控制律的一种参数化表达形式,而这些线性矩阵不等式的解可以用Matlab中LMI工具箱方便地求解。通过对混沌Lorenz系统的仿真,验证了所设计控制器的有效性。     

Output feedback model predictive control for LPV systems based on quasi-min–max algorithm

This paper proposes a robust output feedback model predictive control (MPC) scheme for linear parameter varying (LPV) systems based on a quasi-min–max algorithm. This approach involves an off-line design of a robust state observer for LPV systems using linear matrix inequality (LMI) and an on-line robust output feedback MPC algorithm using the estimated state. The proposed MPC method for LPV systems is applicable for a variety of systems with constraints and guarantees the robust stability of the output feedback systems. A numerical example for an LPV system subject to input constraints is given to demonstrate its effectiveness.     

基于区间二型T-S模糊模型的网络控制系统的输出反馈预测控制

针对干扰作用下的非线性网络控制系统,给出了带一个自由控制作用的输出反馈预测控制方法.首先,利用区间二型T-S模糊模型描述具有参数不确定性的非线性对象,采用马尔科夫链描述系统中的随机丢包过程,由此建立了丢包网络环境下的非线性网络控制系统的数学模型.然后,通过引入二次有界技术得到了干扰作用下网络控制系统的稳定性描述方法,并在此基础上给出了状态观测器的线性矩阵不等式条件.最后,基于估计状态,通过将无穷时域控制作用参数化为一个自由控制作用加一个线性反馈律得到了输出反馈预测控制方法.论文的特色在于构建了在线更新误差椭圆集合的基本方法,满足了约束条件下输出反馈预测控制保证稳定性的要求.仿真例子验证了所提方法的有效性.     

压水堆功率跟踪自适应保性能控制器设计

针对压水堆动态模型的高度非线性和不确定性特点,本文提出一种自适应保性能跟踪控制器(adaptive guaranteed cost control,AGCC)设计方法.首先以堆芯的点堆方程为基础,引入功率跟踪误差的积分项,构造反应堆的增广状态空间模型,再结合线性参数变化(linear parameter varying,LPV)理论,建立了堆芯系统的多胞LPV模型.该控制器的控制输入由状态反馈控制和不确定性补偿组成,结合保性能控制理论和多胞模型理论,求解线性矩阵不等式得到变增益状态反馈矩阵,确保闭环系统全局渐近稳定;利用李亚普诺夫稳定理论得到不确定性参数的自适应律,实现对系统不确定性的动态补偿.仿真结果表明,该控制器不仅对系统不确定项具有自适应性,而且有较好的负荷跟踪性能.     

Robust H/sub /spl infin// control for fuzzy systems with Frobenius norm-bounded uncertainties

In this paper, we investigate the problem of robust H/sub /spl infin// performance and stabilization for a class of uncertain fuzzy systems with Frobenius norm-bounded parameter uncertainties in all system matrices. Both continuous- and discrete-time uncertain fuzzy systems are considered under a unified treatment called bounded real lemma for fuzzy systems. Unlike the bounded real lemma in the linear theory of robust H/sub /spl infin// control where necessary and sufficient conditions were obtained, only sufficient condition based on Lyapunov method is shown. Furthermore, connection between robust H/sub /spl infin// problems involving uncertainty and standard uncertainty-free H/sub /spl infin// problems is established via matrix algebra. As for controller synthesis, a state feedback fuzzy control law is designed via relaxed linear matrix inequality (LMI) formulations.     

Robust Hinfinity state feedback control of discrete time-delay linear systems with norm-bounded uncertainty

This paper studies, via a linear matrix inequality approach, the problem of Hinfinity control for discrete time-delay linear systems with parametric uncertainty. The system under consideration is subjected to both time-varying norm-bounded parameter uncertainty and time delay in the state. First, the problem of robust stability of the underlying system is investigated. Next, we address the problem of robust Hinfinity state feedback control in which both robust stability and a prescribed Hinfinity performance are required to be achieved irrespective of the uncertainty and time delay. It is shown that the above problem can be solved if a linear matrix inequality has a symmetric positive definite solution.     

一类不确定模糊模型的输出反馈鲁棒预测控制

针对一类满足扇形界条件的不确定模糊模型描述的非线性系统,提出一种输出反馈鲁棒预测控制方法．该方法将鲁棒预测控制的Min-Max优化问题转化为具有LMI约束的线性目标最小化问题,并且不需系统状态完全可测,仅仅利用系统测量输出和不可测状态的界限值来确定保证闭环系统鲁棒稳定的输出反馈控制器．仿真实验证明了该方法的有效性．     

饱和约束系统的鲁棒模型预测控制

针对饱和约束系统提出了一种鲁棒模型预测控制算法,分别考虑了多面体不确定性和结构反馈不确定性.考虑无穷时域的最坏二次性能指标,通过采用带有饱和特性的反馈控制结构,将控制律的求解转化为一个在线的线性矩阵不等式优化问题.初始时刻优化问题的可行性保证了闭环控制系统的鲁棒稳定性.最后的仿真结果说明了算法的优越性.     

Robust output feedback model predictive control using off-line linear matrix inequalities

A fundamental question about model predictive control (MPC) is its robustness to model uncertainty. In this paper, we present a robust constrained output feedback MPC algorithm that can stabilize plants with both polytopic uncertainty and norm-bound uncertainty. The design procedure involves off-line design of a robust constrained state feedback MPC law and a state estimator using linear matrix inequalities (LMIs). Since we employ an off-line approach for the controller design which gives a sequence of explicit control laws, we are able to analyze the robust stabilizability of the combined control laws and estimator, and by adjusting the design parameters, guarantee robust stability of the closed-loop system in the presence of constraints. The algorithm is illustrated with two examples.     

基于输出反馈的不确定连续系统的鲁棒预测控制

运用线性矩阵不等式方法,研究一类基于输出反馈的线性连续时间范数有界参数不确定系统的鲁棒预测控制问题．基于变量变换的思想,将无限时域“最小—最大”优化问题转化为线性规划问题,得出分段连续的输出反馈控制律,并给出了控制律存在的充分条件,证明了优化问题在初始时刻的可行解保证闭环系统渐近稳定．仿真实例验证了此方法的有效性．     

Observer-based force reflecting robust coordination control for networked bilateral shared telerobotic system

This paper proposes observer-based output feedback force reflecting robust coordination control for networked bilateral shared telerobotic system with asymmetrical delay and uncertainty. We design state feedback-based force reflecting control algorithm provided that all the states are available for feedback. We then replace the unknown velocity states by model-free observer to develop output feedback-based force reflecting robust coordination control algorithm for bilateral shared autonomous system. The coordination control algorithm is designed by combining delayed position and velocity states with the reflected interaction forces from human and environment. Robust adaptive control theory is employed to deal with uncertainty. The stability analysis is shown by using Lyapunov method. The method does not require linear matrix inequality and uncertainty. Compared with other force reflection methods, the design uses reflected forces from both interaction between master and human and between slave and environment. Experimental results are presented to demonstrate the validity of the proposed design for real-time applications.