线性离散时滞系统次优控制的灵敏度法

研究离散时滞系统的次优控制问题.通过在系统中引入一个灵敏度参数并将系统变量关于灵敏度参数展开Maclaurin级数,使求解最优控制的两点边值问题化为一族线性两点边值问题.利用截取最优控制级数的有限项构成系统的次优控制律.实例证明该方法计算量较少.     

不确定性机器人系统前馈-反馈跟踪控制仿真

针对不确定性机器人系统的轨迹跟踪控制问题,利用基于计算力矩方法的前馈控制,结合PID的反馈控制构成前馈-反馈控制策略,给出了系统控制器设计的详细步骤.将该方法应用于GR-Ⅱ型两关节机器人系统,在考虑扰动变化和系统不确定性变化的情况下,经仿真证明了前馈-反馈控制能保证系统良好的稳定性,并对系统的扰动和不确定性具有强的鲁棒性和良好的跟踪控制精度.     

时滞多变量时变系统的最优控制研究

利用最优控制理论,提出了具有大常数时滞的多变量时变系统的一般表达式,叙述了这类系统的最优控制问题,最大值原理和最优控制算法应用方法     

受扰离散时滞系统的最优变结构控制

针对离散时滞不确定系统,设计了二次型性能指标下的最优滑模控制器.通过滑模控制方法,设计最优滑模面,实现状态轨迹在滑模面上滑动运动的最优化;利用含有时滞的两点边值问题的近似解法,得到由参考输入外系统的状态来构造前馈控制作用;设计的观测器对扰动外系统的状态进行了重构,从而得到物理可实现的切换控制律,能有效调控系统的收敛速度.仿真结果表明:所提的方法是有效的,所设计的滑模运动易于实现且对外界扰动具有很强的鲁棒性.     

离散时滞广义系统状态反馈H_∞控制

讨论了一类离散时滞广义系统的状态反馈H∞控制问题。基于系统参数不等式,得到了问题可解的充分条件,并给出了状态反馈控制器显式表示。所得的控制器保证闭环系统正则,具有因果关系,稳定并且满足给定的H∞性能指标.     

汽车主动悬架系统的离散最优控制

为改善汽车乘坐舒适性和操作性,研究1／4汽车主动悬架系统的离散最优控制问题,给出汽车主动悬架系统的离散化模型,并通过引入路面扰动补偿向量,给出悬架系统的有限时域前馈反馈最优控制律．通过求解矩阵微分方程得到扰动补偿向量．该控制律容易实现,对由路面引起的振动有明显的抑制作用．     

连续分布时滞系统最优控制的广义正交多项式方法

本文介绍了广义正多项式及其运算矩阵，应用广义正多项式的展开式及运算矩阵，将连续分布时滞系统的最优控制问题转化为求解代数方程组，最后求出最优控制解，该方法有效且简单。     

LMI方法的不确定离散时滞系统故障诊断

为了诊断出一类具有未知扰动和模型参数不确定的离散时滞系统中的故障,采用构建故障观测器的方法对系统的故障检测问题进行了研究.通过基于线性矩阵不等式(LMI)的方法,将故障诊断问题转化为系统鲁棒稳定性的分析问题,并给出了该问题的解的存在的LMI条件和求法.文中提出的方法既提高了故障对残差的敏感性,又有效的抑制了干扰,从而提高了故障检测的效果.     

单叶Walsh级数用于求解双线性时滞系统的最优控制

将文献［１］的思想推广到双线性时滞系统，并利用辛预估法来推导其最优控制的求解方法，运用单叶Ｗａｌｓｈ级数进行推导，从而得到比［１］更精确的算法，不仅可求解块脉冲函数值而且还可以求得离散值。     

线性离散时滞系统的快速有限时域预测控制

针对一类输入受限的线性离散时滞系统,提出一种在线求解局部控制器的有限时域预测控制方法,使得系统的吸引域扩大,而且在终端约束集内控制器基于记忆状态反馈,这样能保证系统状态平稳、快速的趋向原点。最后采用线性矩阵不等式（LMI）方法给出了主要结果,并且仿真验证了该方法的有效性。     

Feedforward and feedback optimal control for linear time-varying systems with persistent disturbances

The optimal control problem was studied for linear time-varying systems,which was affected by external persistent disturbances with known dynamic characteristics but unknown initial conditions. To damp the effect of disturbances in an optimal fashion,we obtained a new feedforward and feedback optimal control law and gave the control algorithm by solving a Riccati differential equation and a matrix differential equation. Simulation results showed that the achieved optimal control law was realizable,efficient and robust to reject the external disturbances.     

长时延Markov网络控制系统的随机最优控制

分析了网络控制系统中的Markov特性,在系统具有完全状态信息时,设计了在Markov变量调节下的长时延网络控制系统的随机最优状态反馈控制器;在系统具有部分状态信息时,设计了系统状态的最佳估计器及随机最优输出反馈控制器,在Markov变量调节下的长时延网络控制系统中分离定理依然成立。     

DEDS状态反馈控制问题的费用优化算法

提出了一种解决离散事件动态系统状态反馈控制综合问题的简单算法－－费用优化算法,通过对已有的一类最优控制问题中的控制费用函数和惩罚函数进行造次地计算控制综合问题的最优解转化为对该类最优控制问题的求解,从而方便地计算出完全可观察系统中的最大可控子谓词和部分可观察系统在观察函数满足一条件下的最大可控可观察子谓词。     

基于输出反馈的离散时滞系统的鲁棒容错控制

研究离散一步时滞系统的鲁棒容错控制。采用带有时滞项的输出反馈控制律,针对传感器和执行器故障进行D稳定容错控制研究,并给出满足D稳定的充分条件,以及控制器的设计方法和步骤。较之单纯的完整性设计在容错的目标方面具有更大的适应性和实用性。仿真实验验证了该方法的有效性。     

测量值量化的时滞系统的输出反馈控制

为了解决无线网络带宽限制的问题,信号在传输之前需要进行量化,但是量化器的引入会给信号带来一定的误差.针对时滞系统,研究测量值量化的基于观测器的输出反馈控制问题.考虑对数量化器,为了研究量化器对系统的影响,引入上行界的方法,将对数量化问题转化成鲁棒不确定问题.为了讨论系统的收敛速度,采用带有衰减系数的Lyapunov函数,得到了闭环系统的指数衰减率.采用线性矩阵不等式(LMI)的方法给出了系统满足指数稳定的充分条件以及控制器和观测器增益的表达式.应用数值仿真证明了本文算法的有效性.     

基于Q学习算法的随机离散时间系统的随机线性二次最优追踪控制

针对随机线性离散时间系统,利用Q学习算法求解无限时域的随机线性二次最优追踪控制(SLQT)问题.首先,假设通过命令生成器生成追踪所需的参考信号,并建立一个由原随机系统和参考轨迹系统组成的增广系统,把最优追踪问题转化为最优调节问题的形式.其次,为了在线求解随机系统的最优追踪问题,将随机系统转为确定性系统,并根据增广系统定义随机线性二次最优追踪控制的Q函数,在无需知道系统模型参数的情况下在线求解增广随机代数方程(GSAE).再次,证明了Q学习算法和增广随机代数方程的等价性,给出了Q学习算法实现步骤.最后,给出一个仿真实例说明Q学习算法的有效性.     

基于全状态反馈的串联系统近似最优控制

为了充分利用各子系统的内部和外部信息,从各子系统的状态空间表达式出发,按照子系统的串联联结方式建立了串联系统的状态空间表达式。考虑了线性定常串联系统的无限时间定常输出跟踪问题,利用极小值原理,设计了基于全状态反馈的串联系统近似最优控制器。全状态反馈能完整地表征系统的动态行为、信息量大而且并不增加被控串联系统的维数。最后通过仿真结果验证了该算法的有效性。     

构造用于线性离散系统的李雅谱诺夫函数

提出了一种根据相似变换理论的构造李雅谱诺夫函数和确定离散系统稳定性的方法。就是通过Ｑ阵的负定条件来得到离散系统的李雅谱诺夫函数,而不角解ｎ阶李雅谱诺夫矩阵方程。