一类具有Markov跳跃参数的不确定混合线性时滞系统鲁棒稳定性研究

讨论了一类具有Markov跳跃参数的不确定混合线性时滞系统的鲁棒稳定性问题．分别给出了非匹配条件下不确定部分范数上界已知时使混合线性系统以概率1渐近稳定的充分条件,和匹配条件下不确定部分范数上界未知时同样可以实现混合系统以概率1渐近稳定的鲁棒自适应控制设计方案．文章研究结果表明,此控制方案对混合线性时滞系统的不确定部分是有效的．     

多输入多输出非线性多时滞系统的直接自适应模糊跟踪控制

针对多输入多输出非线性多时滞系统,提出了一种直接自适应模糊跟踪控制方案．该方案有机综合了自适应控制和H∞ 控制,构建了一种自适应时滞模糊逻辑系统用来逼近有多重时滞的未知函数;设计了H∞ 补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动．根据跟踪误差给出了参数调节规律,构造了包含时滞的李亚普诺夫函数,从而证明了误差闭环系统满足期望的H∞ 跟踪性能．仿真结果表明了该方案的可行性．     

不确定非线性时滞关联大系统自适应分散容错控制

针对一类不确定非线性时滞关联大系统,提出了一种基于时滞代换的自适应分散容错控制方案.该方案采用模糊逻辑系统作为逼近器,提出了时滞代换的方法处理系统未知时滞关联函数,并结合自适应技术处理代换误差和逼近误差.与现有方法相比,本文方法能在线补偿所有四种类型的执行器故障,系统控制器的设计也不再依赖于时滞假设条件,同时还可保证闭环系统所有信号全局一致最终有界.仿真结果进一步验证了本文方法的有效性.     

时滞不确定组合系统的鲁棒分散输出控制

讨论了时滞不确定组合系统的鲁棒分散输出控制问题．不确定项存在于子系统内部,可以是非线性或时交的：而且时滞存在互联项中,并满足匹配条件．不确定项是有界的,但界是未知的．利用自适应律来估计未知的上界,设计出分散无记忆输出控制器．基于Lyapunov稳定性理论和Lyapunov-Krasovskii函数,该控制器能够保证闭环系统的解是终极一致有界的．最后的仿真结果说明该设计方法是有效的．     

非线性时滞系统的抖振削弱自适应滑模控制

针对一类非线性时滞系统的鲁棒自适应滑模控制器设计问题,提出了一种基于偏微分变换的自适应滑模控制方法,该方法能够有效地削弱系统的输入抖动．基于自适应滑模控制技术和Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定方法,克服了时滞影响,不但保证系统状态可以在有限的时间内到达滑模面,而且保证了系统的渐近稳定特性．最后给出的仿真结果验证了该控制方案的有效性．     

时滞关联大系统的分散变结构自适应控制

针对一类满足匹配条件的不确定性时滞关联大系统,提出了一种基于Lyapunov稳定性理论的分散变结构自适应控制方案.通过引入积分滑模和能在线估计不确定性扰动与时滞关联的界的自适应算法,保证了闭环系统的渐近稳定性,实现了系统的鲁棒自适应控制.所提出的方案具有较强的工程实用性.算例仿真的结果表明了该控制方案的可行性.     

不确定关联大系统对时变参数的自适应控制

考虑具有时滞的不确定非线性关联大系统的鲁棒控制问题．假设不确定时变参数为半线性或非线性系统的有界输出，通过对时变不确定参数设计自适应律，从而对不确定参数进行估计．利用线性矩阵不等式技术和自适应参数估计方法，设计出鲁棒自适应控制器，从而保证闭环系统渐近稳定．建立了可由线性矩阵不等式表示的镇定条件．仿真示例说明该方法是有效的．     

基于LMI的不确定关联时滞大系统对时滞参数的自适应控制

针对具有时滞的不确定关联大系统，研究了状态反馈控制器的设计问题。当时滞常数未知时，给出了对时滞参数的自适应控制方案。建立了可由线性矩阵不等式(LMI)表示的镇定条件。最后给出了仿真实例以说明该方法的有效性。     

不确定时滞关联大系统的全局稳定模糊容错控制

研究了一类带有时变时滞的不确定非线性关联大系统的自适应模糊容错控制问题.用有界的参考信号代换模糊逼近器输入中的未知时滞信号,使得控制器的设计与应用不再依赖于时滞假设条件,使得控制器的设计和控制方法的应用更为方便.容错反推控制技术和自适应技术相结合来处理代换误差和逼近误差.所提出的方案能有效补偿所有4种类型的执行器故障,同时还可保证闭环系统的全局稳定性.仿真结果进一步验证了本文方法的有效性.     

分数阶时滞非线性多智能体系统的自适应控制

针对分数阶多智能体系统中存在时滞和非线性特性, 时滞往往会引起控制系统的性能下降甚至出现系统 不稳定等问题, 提出了一种含时滞非线性的分数阶多智能体系统自适应控制方法. 对于多智能体系统的控制协议, 设计了基于领导者和相邻智能体状态信息的自适应控制协议, 减小了过大常数控制增益带来的能源浪费. 对于一 致性, 利用图论基础、分数阶Halanay不等式稳定性定理、Kronecker积和Schur补引理, 获得了分数阶时滞非线性多 智能体系统的LMI一致性条件. 仿真结果验证了本文算法的正确性和有效性. 由于整数阶系统是分数阶系统的特殊 形式, 本文结论可以直接推广到整数阶多智能体系统中.     

New adaptive algorithms in Lyapunov synthesis

The speeds of the adaptive response of Lyapunov-designed adaptive systems are related to some extent to the degree of stability of the system. A generalized quadratic Lyapunov function is constructed to allow several new adaptive algorithms to be synthesized. The new algorithms each improve the degree of stability over previously reported adaptive algorithms. A root-locus analysis substantiates the improvement in response speed. While the framework for this short paper is that of full-state model-reference adaptation, the synthesis is applicable to systems employing output measurement, such as reduced-order model-reference systems [5] or an adaptive observer [20].     

连续时间混沌系统的参数自适应控制

研究了连续时间混沌系统的参数自适应控制,提出了关于多重参数混沌非线性系统 的参数自适应控制的新方法.考虑系统参数是线性形式的自适应控制,利用Lyapunov方法 证明了参数控制方程是全局渐近稳定的.研究结果表明该控制方法是分析混沌参数白适应控 制的一个十分有效的方法.     

时延变化的滞后系统的HMRAC的设计

首次把混合自适应算法应用到时延变化的滞后系统中,实现了对时延变化的滞后系统的混合自适应控制,增强了该系统的鲁棒性.解决了以往由于时延变化而引起的滞后系统不稳定问题.     

连续时间混沌系统的参数自适应控制1)

研究了连续时间混沌系统的参数自适应控制,提出了关于多重参数混沌非线性系统的参数自适应控制的新方法.考虑系统参数是线性形式的自适应控制,利用Lyapunov方法证明了参数控制方程是全局渐近稳定的.研究结果表明该控制方法是分析混沌参数自适应控制的一个十分有效的方法.     

一种新的时变系统极点配置自适应控制方法*

本文针对连续快时变系统，提出不要求系统参数未知部分上界的先验信息的自适应算法，得到间接自适应控制方案并且证明闭环系统稳定，仿真结果说明本文的方法有效．     

Adaptive control systems with robustness optimization to non-linear time-varying unmodelled dynamics

In this paper, the robustness properties of adaptive controllers to non-linear time-varying unmodelled dynamics are presented. A new robust stability criterion will be derived for analysing the robustness of adaptive control in deterministic systems under non-linear time-varying model errors. The concept of the excess robustness of adaptive systems is introduced, and the theory of the minimum H^∞ norm will be employed to solve the problem of robustness optimization in adaptive control systems. The results of simulations, which display the good performance of the robust adaptive controller according to our design algorithm, are also presented.     

A hyperstability criterion for model reference adaptive control systems

This paper considers the stability problem of the model reference adaptive control systems by means of the properties of hyperstable systems. A theorem concerning the hyperstability of model reference adaptive control systems is presented. This theorem directly gives a structure of the adaption mechanism. The results presented here include all the results obtained by Butchart, Shackcloth, Parks, Winsor, Roy, and Dressler. The hyperstability approach presented in this paper also allows for other solutions to the adaption mechanism and represents a general method for studying this type of adaptive systems. The results are directly applicable to the design of model reference adaptive control systems and they were verified for some particular cases by analogical simulation.     

梯格形自适应控制

本文讨论并解决了具有d步时延的多变量系统的梯格形自适应控制问题.为此,把自适 应控制下的闭环系统嵌入到ARMA模型中,采用梯格算法进行预报;用简捷方法推导了d步 梯格预报公式,并给出了控制量的确定方法.采用梯格自适应控制可方便地调节模型阶次,从 而可以克服对象阶次不准引起的自适应控制失效问题.     

Adaptive output rejection of unmatched input disturbances

To adaptively reject the effect of certain unmatched input disturbances on the output of a linear time-invariant system, a transfer function matching condition is needed. A lemma which presents a novel basic property of linear systems is derived to characterize system conditions for such transfer function matching. An adaptive disturbance rejection control scheme is developed for such systems with uncertain dynamics parameters and disturbance parameters. This adaptive control technique is applicable to control of systems with actuator failures whose failure values, failure time instants, and failure patterns are unknown. A solution is presented to this adaptive actuator failure compensation problem, which ensures closed-loop stability and asymptotic output tracking, in the presence of any up to m−1 uncertain failures of the total m actuators. Desired adaptive system performance is verified by simulation results.     

Adaptive control with optimal robust tracking

The problem of optimal robust tracking in two-parameter adaptive control systems under non-linear time-varying unmodelled dynamics is examined. A new robust stability criterion is derived for analysing the robustness of adaptive control systems with non-linear time-varying model errors. Based on the concept of excess robustness and the theory of the minimum H^∞norm, a simple and feasible design algorithm is presented to synthesize a two-parameter adaptive controller which ensures that adaptive control systems can achieve the object of optimal robust tracking in the presence of non-linear time-varying unmodelled dynamics. Simulation results that demonstrate features of the two-parameter adaptive controller with optimal robust tracking in the light of the design algorithm are included.