约束随机线性二次最优控制的研究

本文研究线性终端状态约束下不定随机线性二次最优控制问题.首先利用Lagrange Multiplier 定理得到了存在最优线性状态反馈解的必要条件, 而在加强的条件下也得到了最优控制存在的充分条件. 从某种意义上讲, 以往关于无约束随机线性二次最优控制的一些结果可以看成本文主要定理的推论.     

基于策略迭代的连续时间系统的随机线性二次最优控制

针对模型参数部分未知的随机线性连续时间系统, 通过策略迭代算法求解无限时间随机线性二次(LQ) 最优控制问题. 求解随机LQ最优控制问题等价于求随机代数Riccati 方程(SARE) 的解. 首先利用伊藤公式将随机微分方程转化为确定性方程, 通过策略迭代算法给出SARE 的解序列; 然后证明SARE 的解序列收敛到SARE 的解, 而且在迭代过程中系统是均方可镇定的; 最后通过仿真例子表明策略迭代算法的可行性.

     

正倒向随机微分方程与一类线性二次随机最优控制问题

讨论一类正倒向随机微分方程解的存在唯一性及其对应的一类线性二次随机最优控制问题,利用单调性方法证明了一类特殊的正倒向随机微分方程解的存在唯一性定理,利用该结果研究一类耦合了一个倒向随机微分方程的线性随机控制系统广义最优指标随机控制问题,得到由正倒向随机微分方程的解所表示的唯一最优控制的显式表达式,并得到精确的线性反馈及其对应的Riccati方程.     

带有随机跳跃干扰的线性二次随机最优控制问题

给出一类布朗运动和泊松过程混合驱动的正倒向随机微分方程解的存在唯一性结果,应用这一结果研究带有随机跳跃干扰的线性二次随机最优控制问题,并得到最优控制的显式形式,可以证明最优控制是唯一的.然后,引入和研究一类推广的黎卡提方程系统,讨论该方程系统的可解性并由该方程的解得到带有随机跳跃干扰的线性二次随机最优控制问题最优的线性反馈.     

有限时间信息融合线性二次型最优控制

针对有限时间线性二次型最优控制问题, 提出了一种新的求解方法—–信息融合估计方法. 基于线性最小方差估计准则下的融合估计理论, 通过融合期望状态轨迹、理想控制策略等软约束信息, 分别采用集中式融合和序贯式融合两种信息处理方法, 求得最优状态调节器问题的最优融合控制序列. 进一步从理论上论证了序贯式融合控制方法与传统最优控制方法的一致性, 并通过直流电机系统的数值仿真也验证了集中式和序贯式融合控制方法 与传统最优控制方法的等效性, 从而统一了最优估计与最优控制问题, 并为最优控制问题提供了一种新的求解方法.     

离散线性系统的鲁棒H∞状态反馈控制

针对具有有界不确定性和未知时滞的离散系统，设计鲁棒H∞状态反馈控制器。基于代数Riccati不等式方程，给出使闭环传递函数的H∞范数小于给定界γ和闭环系统渐近稳定的充分条件。仿真结果充分证明其有效性。     

奇异系统的不定号二次型指标最优控制问题

讨论奇异系统的不定号LQ问题 (二次型指标中的权矩阵含有负特征值的最优控制问题). 首先指出问题的可解性, 并给出了问题等价转化为奇异系统的奇异LQ问题的充要条件. 然后基于等价的奇异系统奇异LQ问题, 给出问题存在唯一最优控制—轨线对的充分条件. 最后用一个算例说明结论的正确性.     

周期时变线性系统的一般线性二次型最优控制

讨论周期时变线性系统的一般线性二次型最优控制问题, 即状态方程为非齐次方程且二次型性能指标包含线性项的一般情况. 给出了该问题可解的一系列充分必要条件, 同时给出了最优控制的解析构造以及最优性能指标值.     

连续系统线性二次型期望极点配置问题的研究

本文以线性二次型性能指标中的加权矩阵和最 优闭环系统在频域内的解析关系为基础,提出了一种新的期望极点配置方法．该方法的主要 优点是不必求解复杂的矩阵Riccati方程也可很容易地确定满足指定闭环极点配置要求的状 态反馈矩阵．本文还讨论了指定闭环极点的选择方法,并用例子说明这种极点配置方法的有 效性和简便性．     

带Poisson跳的线性二次随机微分博弈及其在鲁棒控制中的应用

研究了一类带Poisson跳扩散过程的线性二次随机微分博弈,包括非零和博弈的Nash均衡策略与零和博弈的鞍点均衡策略问题．利用微分博弈的最大值原理,得到Nash均衡策略的存在条件等价于两个交叉耦合的矩阵Riccati方程存在解,鞍点均衡策略的存在条件等价于一个矩阵Riccati方程存在解的结论,并给出了均衡策略的显式表达及最优性能泛函值．最后,将所得结果应用于现代鲁棒控制中的随机H₂/H_∞控制与随机H_∞控制问题,得到了鲁棒控制策略的存在条件及显式表达,并验证所得结果在金融市场投资组合优化问题中的应用．     

同时镇定：逆LQ方法

本文使用逆ＬＱ方法了同时镇定问题，首先得到了ｒ个正则ＭＩＭＯ对象可静态输出反馈同时定的充要条件，然后给出了状态反馈问题同时镇定的一种解，这些条件均以一组耦合Ｒｉｃｃａｔｉ方程和Ｒｉｃｃａｔｉ不等式的形式给出，本语文证明，任一同时镇定反馈增益均可描述为一组具有合适交叉项的耦合ＬＱ控制问题的解。     

Almost Optimal Adaptive LQ Control: SISO Case

In this paper an almost optimal indirect adaptive controller for input/output dynamical systems is proposed. The control part of the adaptive control scheme is based on a modified LQ control law: by adding a time-varying gain to the certainty equivalent control law the conflict between identification and control is avoided. Date received: April 18, 2000. Date revised: March 8, 2001.     

线性离散奇异系统的不定二次最优控制问题: Krein空间方法

The finite time horizon indefinite linear quadratic(LQ) optimal control problem for singular linear discrete time-varying systems is discussed. Indefinite LQ optimal control problem for singular systems can be transformed to that for standard state-space systems under a reasonable assumption. It is shown that the indefinite LQ optimal control problem is dual to that of projection for backward stochastic systems. Thus, the optimal LQ controller can be obtained by computing the gain matrices of Kalman filter. Necessary and sufficient conditions guaranteeing a unique solution for the indefinite LQ problem are given. An explicit solution for the problem is obtained in terms of the solution of Riccati difference equations.     

Optimistic Value Model of Indefinite LQ Optimal Control for Discrete‐Time Uncertain Systems

Uncertainty theory is a branch of mathematics which provides a new tool to deal with the human uncertainty. Based on uncertainty theory, this paper proposes an optimistic value model of discrete‐time linear quadratic (LQ) optimal control, whereas the state and control weighting matrices in the cost function are indefinite, the system dynamics are disturbed by uncertain noises. With the aid of the Bellman's principle of optimality in dynamic programming, we first present a recurrence equation. Then, a necessary condition for the state feedback control of the indefinite LQ problem is derived by using the recurrence equation. Moreover, a sufficient condition of well‐posedness for the indefinite LQ optimal control is given. Finally, a numerical example is presented by using the obtained results.     

Infinite horizon indefinite stochastic linear quadratic control for discrete-time systems

This paper discusses discrete-time stochastic linear quadratic (LQ) problem in the infinite horizon with state and control dependent noise, where the weighting matrices in the cost function are assumed to be indefinite. The problem gives rise to a generalized algebraic Riccati equation (GARE) that involves equality and inequality constraints. The well-posedness of the indefinite LQ problem is shown to be equivalent to the feasibility of a linear matrix inequality (LMI). Moreover, the existence of a stabilizing solution to the GARE is equivalent to the attainability of the LQ problem. All the optimal controls are obtained in terms of the solution to the GARE. Finally, we give an LMI -based approach to solve the GARE via a semidefinite programming.     

广义代数Riccati方程和最优调节器的研究

利用能稳性和精确能观性, 对广义代数Riccati方程和相关的随机最优调节器问题进行了深入的研究. 对广义代数Riccati方程得到了下列结果: 如果随机系统既是能稳定的又是精确能观的, 则广义代数Riccati方程有一个最大解, 同时也是一个反馈镇定解. 在精确能观性的假设下, 广义代数Riccati方程的所有非负定解(如果存在的话)必是正的反馈镇定解. 作为应用, 最优调节器问题, 广义代数Riccati方程的最大解, 反馈镇定解三者之间的关系获得了澄清. 所有这些结果在随机控制和随机稳定性理论中是有     

线性离散马尔科夫跳跃系统最优故障检测

本文研究线性离散马尔科夫跳跃系统的最优故障检测问题。通过设计基于观测器的故障检测滤波器作为残差产生器,将滤波器的设计问题归结为随机意义下H_/H或H/H性能指标优化问题。基于算子优化方法,通过解耦合Riccati方程得到上述问题的统一解。算例验证所提方法的有效性。     

基于LMI方法的离散分段线性系统静态输出反馈控制

研究了离散分段线性系统静态输出反馈控制问题. 基于分段二次李亚普诺夫函数, 给出了静态输出反馈镇定控制器综合的新的充分的线性矩阵不等式条件. 同时, 通过使用Finsler引理, 引入一组具有特殊结构的松弛变量以减少设计保守性. 与以后方法相比, 所提出的方法具有好的性能, 并且在已有方法失效的情况下仍可用. 文中还将此方法推广到H无穷控制. 最后给出三个例子说明方法的有效性.     

基于异步观测器的离散分段仿射系统控制: LMI方法

基于分段二次Lyapunov函数为离散分段仿射系统提出了一种基于观测器的控制律. 考虑的主要问题是原系统当前所在作用域未知, 且无法根据测量输出推断. 通过将凸多面体作用域用椭球体外逼近, 并将矩阵等式约束用奇异值分解技术予以处理, 所提控制方法能够被转化为线性矩阵不等式(LMI)描述, 比现有的只能转化为双线性矩阵不等式的方法更容易求解. 最后, 将所提方法应用到混沌系统控制.