有界丢包网络环境下不确定系统的预测控制

研究了有界丢包网络环境下的多包不确定系统的鲁棒预测控制．首先在构建无限时域性能代价函数时,不同于传统预测控制方法,只考虑成功数据传输序列,并由此提出了两种鲁棒预测控制方法：将无限时域控制作用参数化为一个状态反馈控制律;或参数化为一个自由控制作用接一个状态反馈控制律．与传统方法一样,采用性能代价函数作为Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数证明了系统的闭环稳定性．仿真实例验证了此方法的有效性．     

DoS攻击下信息物理系统的分布式协同控制

针对具有复杂非线性动态的信息物理系统(CPS)在拒绝服务(Do S)攻击下的跟踪协同控制问题,提出了一种分布式间歇控制方法。首先,将CPS建模为一类二阶非线性多智能体系统,通过在控制器中引入间歇机制来设计分布式控制器。其次,使用驻留时间分析方法对Do S攻击的持续时间和频率进行了详细分析,以保证DoS攻击下系统可以实现跟踪协同。此外,通过构造合适的李雅普诺夫函数和利用数学归纳法,分析所得误差系统的稳定性,最终得到跟踪协同的充分条件。值得注意的是,该结果为控制增益的设计提供了更高的灵活性。最后,通过仿真验证了所提理论结果的有效性和可靠性。     

具有时变通信受限非线性信息物理系统的网络化预测控制

针对具有时变通信受限的一类非线性信息物理系统,本文采用网络化预测控制策略,对于时变通信时延和数据丢失,不是使用常规的被动方式抑制,而是进行主动补偿.为了使补偿时变通信受限的方式简单、主动和通用,提出了一种新颖的网络化非线性预测控制方法.所设计的网络化非线性预测控制器能达到具有与无网络的本地闭环控制系统完全相同的期望控制...     

模型不确定系统的鲁棒预测控制

针对一类脉冲传递函数描述的模型不确定系统 ,基于预测控制和鲁棒控制相结合的策略 ,提出一种鲁棒预测控制器的设计方法 ,并讨论了该方法允许的模型摄动鲁棒界 .仿真结果表明文中方法的有效性和理论分析的正确性 .     

不确定系统的鲁棒与随机模型预测控制算法比较研究

近几十年来,不确定系统模型预测控制的理论和应用得到了飞速发展.本文简要地回顾了不确定系统中鲁棒模型预测控制和随机模型预测控制的发展历史,总结了它们的相关应用,并较为细致地分析了线性不确定系统模型预测控制的各种主要算法.通过总结各种算法的通用模型、运作方式、问题规模,以及它们保证递归可行性、稳定性的方法,分析了部分算法可行域间的关系,揭示了各种算法的主要特点、适用场合和未来可发展方向,并通过仿真实例直观地分析了各种算法的性能和可靠性.     

一类不确定随机系统的鲁棒H∞约束方差控制*

本文根据Ｈ∞优化设计理论及稳态状态协方差配置的系统综合方法，利用一个修正的Ｒｉｃｃａｔｉ方程，对一类具有参数扰动的不确定线性随机系统讨论了鲁棒状态反馈控制器设计，使得闭环系统不但鲁棒稳定并具有指定的稳定裕度；而且系统性能也是鲁棒的，闭环系统同时满足给定的Ｈ∞性能指标及状态方差上限约束。     

一类不确定离散Markov 跳变系统滑模状态反馈控制

针对具有不确定的离散Markov跳变系统,研究其滑模状态反馈控制问题.考虑系统的不确定满足匹配条件,以线性矩阵不等式形式给出了离散滑模面存在的充分条件,设计了具有指数趋近律的滑模控制器,保证了系统状态到达滑模面并在滑模带上随机镇定.数值仿真验证了所提出的控制方案的有效性.     

网络环境下不敏感系统的分布式区域预测控制方法

针对二分图网络结构下的不敏感系统的可控性比较差的问题,本文提出了带有区域控制的分布式模型预测控制方法.该方法首先利用分支定界法对分布式控制系统结构进行最优设计;然后,结合区域控制提高控制系统的动态性能指标;最后,依据回路之间的关联性的强弱选择每个回路的控制方式(精确控制或区域控制).仿真结果显示带有区域控制的分布式预测控制系统的调节时间比没有带区域控制的分布式控制系统明显缩短;同时,通过对回路控制方式的选择增加了精确控制的智能体数量.仿真结果证明了利用分布式区域预测控制方法可以提高系统的容错性,通过对系统的可控性和关联性进行分析,可以在精确控制和区域控制之间寻找到最优组合,从而达到快速精确的控制效果.     

不确定线性时滞随机系统的最优保性能控制

对一类具有状态时滞的不确定线性随机系统,研究了保性能状态反馈控制律的设计问题。采用线性矩阵不等式方法和伊藤公式,导出了保性能控制律的存在条件。进而,通过求解一个线性矩阵不等式约束的凸优化问题,提出了最优保性能控制律设计方法。最后用数值例子说明了该方法的有效性。     

欺骗攻击环境下具有执行器故障的跳变耦合信息物理系统的同步控制

针对一类离散Markov跳变耦合信息物理系统(CPS)的同步控制问题,在考虑系统参数跳变、耦合参数跳变、控制信息不完全和人为攻击的情况下,设计同步控制器实现CPS的同步.首先,给出具有随机欺骗攻击和执行器故障的Markov跳变耦合CPS模型.其次,基于矩阵Kronecker积,得到同步误差系统,将CPS的同步控制问题转化为同步误差系统的稳定性分析问题.再次,通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法得到使同步误差系统稳定的充分条件,在此基础上,设计同步控制器实现对Markov跳变耦合CPS的同步控制.最后,通过数值仿真例子说明该同步控制器设计方法的有效性.     

DoS攻击下的信息物理系统事件触发预测控制设计

针对信息物理系统(CPS)安全控制设计问题,提出拒绝服务(DoS)攻击下具有任意有界丢包的事件触发预测控制(ETPC)方法.首先,考虑DoS攻击能量的有限性及攻击行为的任意性,将DoS攻击描述为事件触发通信机制下的任意有界丢包;其次,在控制器端利用最近一次收到的状态信息进行控制器增益序列的预测设计以补偿DoS攻击造成的数据包丢失;随后,基于Lyapunov稳定性理论及切换系统分析方法考虑了DoS攻击下CPS的安全性并给出了控制序列设计方法.所提出的ETPC设计方法只需利用最近时刻收到的状态信息,无需满足传统CPS稳定性对最大允许丢包数的约束,为大时滞CPS的稳定性分析及控制提供了有效的解决方案.最后,通过仿真实例验证所提出的基于事件触发预测控制设计方法的有效性.     

Non-fragile observer-based output feedback control for polytopic uncertain system under distributed model predictive control approach

In this paper, a non-fragile observer-based output feedback control problem for the polytopic uncertain system under distributed model predictive control (MPC) approach is discussed. By decomposing the global system into some subsystems, the computation complexity is reduced, so it follows that the online designing time can be saved.Moreover, an observer-based output feedback control algorithm is proposed in the framework of distributed MPC to deal with the difficulties in obtaining the states measurements. In this way, the presented observer-based output-feedback MPC strategy is more flexible and applicable in practice than the traditional state-feedback one. What is more, the non-fragility of the controller has been taken into consideration in favour of increasing the robustness of the polytopic uncertain system. After that, a sufficient stability criterion is presented by using Lyapunov-like functional approach, meanwhile, the corresponding control law and the upper bound of the quadratic cost function are derived by solving an optimisation subject to convex constraints. Finally, some simulation examples are employed to show the effectiveness of the method.     

互联电力系统鲁棒分布式模型预测负荷频率控制

负荷频率控制是现代互联电力系统运行的重要保障.本文针对含有不确定因素和负荷扰动的多区域互联电力系统提出了一种基于线性矩阵不等式参数可调节的鲁棒分布式预测控制算法.设计各个区域控制器目标函数引入相邻区域的状态变量和输入变量,同时考虑发电机变化速率约束和阀门位置约束,将求解一组凸优化问题转化成线性矩阵不等式求解,得到各个区域的控制律,在线性矩阵不等式中引入一组可调参数,将优化一个上限值转化成优化吸引区,降低算法的保守性.仿真结果验证了该算法在负荷扰动、系统参数不确定和结构不确定性情况下具有鲁棒性.     

A robust model predictive control algorithm for incrementally conic uncertain/nonlinear systems

This paper presents a robustly stabilizing model predictive control algorithm for systems with incrementally conic uncertain/nonlinear terms and bounded disturbances. The resulting control input consists of feedforward and feedback components. The feedforward control generates a nominal trajectory from online solution of a finite‐horizon constrained optimal control problem for a nominal system model. The feedback control policy is designed off‐line by utilizing a model of the uncertainty/nonlinearity and establishes invariant ‘state tubes’ around the nominal system trajectories. The entire controller is shown to be robustly stabilizing with a region of attraction composed of the initial states for which the finite‐horizon constrained optimal control problem is feasible for the nominal system. Synthesis of the feedback control policy involves solution of linear matrix inequalities. An illustrative numerical example is provided to demonstrate the control design and the resulting closed‐loop system performance. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

A robust distributed model predictive control algorithm

Although distributed model predictive control (DMPC) has received significant attention in the literature, the robustness of DMPC with respect to model errors has not been explicitly addressed. In this paper, a novel online algorithm that deals explicitly with model errors for DMPC is proposed. The algorithm requires decomposing the entire system into N subsystems and solving N convex optimization problems to minimize an upper bound on a robust performance objective by using a time-varying state-feedback controller for each subsystem. Simulations examples were considered to illustrate the application of the proposed method.     

不确定跳变系统反馈预测控制

针对一类受限不确定离散Markov跳变系统,提出一种反馈预测控制器设计方法.为便于工程应用,该方法考虑了各模态下的动态系统参数存在多胞不确定性,以及各模态间的跳变转移概率部分未知的情形.通过优化无穷时域的二次型性能指标来确定预测控制器及其对应的椭圆不变集,控制器保证了闭环系统鲁棒均方稳定.同时,用所求得的控制增益在线构造了一组渐近稳定的多面体不变集,在一定程度上扩大了系统状态可行集的范围.数值示例验证了所提方法的可行性和有效性.     

分布式电网CPS 系统数据攻击下的状态估计

电力物理网络通过构建信息网络进行优化调控并构成信息物理融合系统, 实现大规模分布式系统的优化控制, 随之而来的问题是病毒、黑客入侵、拒绝服务等来自信息网络的威胁, 导致物理系统恶意破坏. 鉴于此, 以攻击可检测为前提, 建立攻击信号下的电力系统分布式动态模型, 设计动态状态估计器检测受攻击的信号, 并估计其原始信号. 最后通过3 机9 节点分布式电网系统仿真实验验证了所设计的状态估计器对于数据攻击检测的有效性.

     

A model predictive control framework for constrained uncertain positive systems

In this paper, a new model predictive control framework is proposed for positive systems subject to input/state constraints and interval/polytopic uncertainty. Instead of traditional quadratic performance index, simple linear performance index, linear Lyapunov function, cone invariant set with linear form and linear computation tool are first adopted. Then, a control law that can handle the constraints and robustly stabilise the systems is proposed. The advantages of the new framework lie in the following facts: (1) an equivalent linear problem is formulated that can be easily solved than other problems including the quadratic ones, (2) simple linear index and linear tool can be used based on the essential property of positive systems to achieve the desired control performance and (3) a general model predictive control law without sign restriction is designed. Finally, an attempt of application on mitigating viral escape is provided to verify the effectiveness of the proposed approach.     

多面体不确定系统时滞依赖鲁棒预测控制

将线性状态变换引入连续时间多面体不确定时滞系统中,利用线性矩阵不等式(LMI)方法,设计时滞相关型鲁棒预测控制器;通过适当选择Lyapunov函数,推导出闭环系统渐近稳定的充分条件,并且该条件是时滞相关的.仿真算例验证了该方法的有效性.