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。     

基于微分对策的最优状态观测器和最优状态反馈控制器的设计

研究了线性系统基于二次型指标的最优状态观测器和最优状态反馈控制器的设计问题．将观测状态的状态反馈和状态误差的输出反馈分别作为两个对局方,应用微分对策理论研究了系统的最优控制问题．给出了最优状态观测器和基于状态观测器的最优状态反馈控制的存在性条件．将系统的最优状态观测器和最优控制器的设计问题转化为一对Riccati方程的求解问题．研究表明最优状态观测器在一般情况下不存在．并进一步研究了基于状态观测器的次优控制问题,给出了基于LMI的优化算法．     

随机观测时滞系统的最优估计

研究了在观测中存在Markov跳跃时滞的离散时间系统的线性最小方差状态估计问题. 首先, 通过引入跳跃时滞的示性函数, 将带有跳跃时滞的观测方程转化为带有乘性噪声的定常时滞系统. 进一步采用状态扩维的方法, 将定常时滞系统转化为无时滞的Markov跳跃系统. 最后, 基于得到的无时滞系统, 采用Hilbert空间已有的几何论知识, 设计线性最优状态估计器, 得出基于Riccati方程的滤波器的表达式, 并证明了所得滤波器的渐渐收敛性.     

离散广义系统稳定性分析与控制的Lyapunov方法

利用Lyapunov方法,研究离散广义系统稳定性分析与控制问题.得到了离散广义系统正则、具有因果关系且渐近稳定的等价条件;还给出了相关的鲁棒稳定性分析与镇定方法.     

从参考模型取状态的离散MRAC系统的简便算法

本文改进了文[1]的离散MRAC系统简便算法,提出的新算法不仅去掉了关于被控对象增益参数b_0的限制条件,而且适用于非最小相位系统,具有简单、易于实现和应用范围广泛等特点。文中采用从参考模型取状态的MRAC技术,因而增强了系统抗噪声能力。并且将文[2,3]的设计方法从相对阶数1≤d≤2且仅适用于最小相位系统的连续情况,推广到相对阶数d≥1的离散情况。仿其结果表明新算法具有良好的控制性能。     

基于观测器的动态时滞系统鲁棒控制器的设计

在状态不能由输出直接得到的情况下，通过解两个Ｒｉｃｃａｔｉ方程，对不满足匹配条件的不确定线性时滞系统进行镇定。设计了一个“有记忆型”控制器。结果表明，如果状态方程的不确定参数值限定在已知有界紧集内，则可用得到的观测器与反馈控制律对系统进行镇定。     

线性离散时变系统的状态和输入混合估计: 一种对策方法

本文研究了线性离散时变系统的混合估计问题, 估计信号是状态和输入的线性组合. 设计目标要求满足一个最坏性能指标, 即从扰动到估计误差的能量增益小于一个给定值. 混合估计问题的最优解是二人零和微分对策的鞍点解. 基于微分对策方法, 混合估计问题有解的充要条件表达为 Riccati 微分方程的可解性. 在问题有解时, 给出了符合要求的估计器. 估计器的结构表达为一个增益矩阵和一个输出映射矩阵, 后者反映了未知输入与输出估计误差之间的内在联系. 最后, 通过数值例子证明了本文方法的有效性.     

仿射非线性系统的一种观测器设计方法

对仿射非线性系统全维观测器设计方法进行了讨论,提出了一种设计方法．该方法基于微分Riccati方程的正定解,观测器的增益矩阵通过Riccati方程的正定解给出,因而观测器增益矩阵为时变的．通过坐标变换,用李亚普诺夫方法对观测器的存在性进行了论证．对一个实际模型的仿真分析表明了该方法的实用性和正确性．     

虑有限字长影响的离散时间模糊系统非脆弱H∞滤波器设计

研究了受加性增益变量影响的离散时间模糊系统的非脆弱上H∞滤波问题．该加性增益反映了滤波器实际执行过程中有限字长的影响．模糊性质的引入增加了滤波器设计的复杂性,使问题变得更具有挑战性．采用结构的顶点分离器方法解决该问题,从而提出了基于线性矩阵不等式的模糊非脆弱H∞滤波器设计的充分条件．该设计结果保证误差系统渐近稳定的同时具有指定的H∞性能指标．最后通过一个例子验证了所提出方法的有效性．     

一种基于模糊聚类的模糊辨识方法

介绍一种基于模糊聚类的模糊辨识方法。首先利用含有聚类准则函数的模糊聚类方法来确定模糊规则数和模型前提参数,然后利用最小二乘法来辨识模型的结论参数,最后采用梯度下降法来调整模型的参数。该方法应用于Box-Jenkins数据仿真实例,仿真结果表明该方法简单有效。     

ON THE STABILITY OF SYSTEMS WITH MIXED TIME-VARYING PARAMETERS

The well-known scaled small gain condition guarantees stability for a linear time invariant system subject to bounded complex nonlinear and/or time-varying perturbations. A polynomial time computable condition is derived that can be substantially less conservative for gain scheduled and other multivariable systems with repeated real time-varying parameters. The proof is a generalization of the purely-complex case given in Andrew Packard's thesis. © 1997 by John Wiley & Sons, Ltd.     

MULTIDIMENSIONAL REALIZATION OF LARGE SCALE UNCERTAIN SYSTEMS FOR MULTIVARIABLE STABILITY MARGIN COMPUTATION

The prevailing framework for robust stability and performance analysis requires that the uncertain system be written as a linear fractional transformation of the uncertain parameters. This problem is algebraically equivalent to the problem of deriving the state space realization for a multidimensional transfer function matrix, for which a systematic algorithm was recently provided by Cheng and DeMoor. In this work an algorithm is developed that reduces the dimension of the realizations while improving numerical accuracy, reducing computational expense, and reducing run-time memory requirements. Such improvements are required for the realization of large scale uncertain systems, which have large numbers of inputs, outputs, states, and/or uncertain parameters. © 1997 by John Wiley & Sons, Ltd.     

基于神经网络的模型跟随鲁棒自适应控制

针对一类复杂非线性动力学系统,提出一种基于神经网络动态补偿的模型跟随非线性鲁棒自适应控制策略.采用神经网络在线补偿控制器以克服系统的未建模动力学和非线性耦合因素的影响,从而提高了模型跟随控制的动态性能和稳态精度;当系统存在模型不确定性和外部扰动时,其输出仍能精确地跟踪期望参考模型的输出.同时给出了闭环误差系统鲁棒稳定性的证明.应用示例表明,所提方法可保证闭环系统具有良好的跟踪性能和鲁棒性,且算法简单,易于在线控制.     

一类非最小相位过程内模控制系统设计

非最小相位过程是较难控制的一类过程。针对一类自衡二阶非最小相位过程 ,采用内模控制系统结构 ,使系统具有良好的抗扰性和鲁棒性。给出了在希望的幅值和相角裕量下控制器参数的计算方法。设计例子与仿真结果表明 ,根据该方法设计的系统有比较理想的稳定性和鲁棒性     

Robust stability analysis of systems with real parametric uncertainty: A global optimization approach

This paper presents an optimization framework for the robustness analysis of linear and nonlinear systems with real parameter uncertainty. For linear systems, a nonlinear programming formulation for the exact calculation of the stability margin is presented. The potential of decomposition-based global optimization methods for the solution of this nonconvex problem is discussed. Next the concept of the stability margin is extended to a class of nonlinear systems. A nonlinear stability margin and a uniqueness margin are defined to address the effect of parametric uncertainty on the stability of a particular steady state, as well as on the number of steady states of the system. This analysis allows for the derivation of necessary and sufficient conditions for robust stability and robust uniqueness of the steady state of the system in the presence of parametric uncertainty.     

随机运动目标搜索问题的最优控制模型

提出了Rn空间中做布朗运动的随机运动目标的搜索问题的最优控制模型.采用分析的方法来研究随机运动目标的最优搜索问题,并将原问题转化为由一个二阶偏微分方程(HJB方程)所表示的确定性分布参数系统的等价问题,推导出随机运动目标的最优搜索问题的HJB方程,并证明了该方程的解即是所寻求的最优搜索策略.由此给出了一个计算最优搜索策略的算法和一个实例.     

冲击体制雷达动目标积累算法及其应用

为了对超宽带动目标进行有效检测,对其回波的特点进行了分析,在此基础上提出了新颖的基于峰值对匹配的积累算法;设计了一套由功率合成的全固态脉冲发射机、超宽带平面喇叭收发天线阵、正交解调采样接收机、主控计算机四大部分组成的冲击体制雷达目标探测系统,介绍了系统的工作原理;该算法应用于实际系统之中,目标回波在距离门中位置保持稳定,并在积累过程中保持原有的形状,幅度随累加次数增加而增大,这表明了该方法的有效性.