针对一类存在泛数有界不确性的区间变时滞线性系统, 利用Lyapunov-Krasovskii (L-K) 泛函方法并结合线性矩阵不等式(LMI) 技术建立一种新的保守性更低的鲁棒稳定性判据. 首先基于时滞分割方法将时滞区间均分成N 等分, 针对不同的子区间构造合适的L-K 泛函; 然后在各自的分割区间采用保守性较小的积分不等式处理泛函沿时间的导数, 基于凸组合技术建立了LMI 形式的时滞相关稳定性新判据; 最后通过数值实例验证了结论的有效性.
相似文献在离散需求情景概率不确定的条件下, 建立基于最大最小方法的多周期库存鲁棒优化模型. 考虑需求分布分别隶属于区间和椭球不确定集两种情形, 运用对偶理论将多周期库存鲁棒优化模型转化为易于求解的凸规划问题. 数值结果表明, 与已知需求分布下的系统最优绩效相比, 采用鲁棒订货策略虽然会导致部分绩效损失, 但损失值很小, 表明基于鲁棒优化的多周期库存订货策略具有良好的鲁棒性, 能够有效抑制需求分布不确定性对库存运作绩效的影响.
相似文献针对带有扰动的一类离散非线性系统的鲁棒迭代学习控制问题, 设计一种基于参数优化的迭代学习控制算法. 该算法能够保证在有初始状态误差和状态、输出扰动的情况下使闭环系统具有鲁棒BIBO 稳定性, 系统输出能够单调收敛于给定输出轨迹的邻域内; 在没有初始状态误差和扰动的情况下能够以零稳态误差跟踪给定输出轨迹. 最后通过仿真分析验证了所提出算法的有效性.
相似文献针对一类具有持续扰动和输入约束的离散广义系统, 研究其鲁棒预测控制器的设计问题. 将输入状态稳定的概念引入广义系统预测控制, 在quasi-min-max 性能指标下, 提出了广义系统双模鲁棒预测控制器的设计方法, 证明了基于双模鲁棒预测控制器的闭环广义系统输入状态稳定, 且具有正则、因果性. 数值仿真结果验证了所提出方法的有效性.
相似文献针对一类不确定切换中立型系统, 设计相应的积分型滑模面. 基于平均驻留时间方法和线性矩阵不等式技术, 给出滑模动力学系统鲁棒指数渐近稳定的时滞相关性判据. 通过设计滑模控制器, 使闭环系统的状态满足到达条件. 数值仿真表明, 所提出的方法是有效可行的.
相似文献对于带不确定模型参数和噪声方差的线性离散时不变多传感器系统, 用虚拟噪声补偿不确定参数, 系统转化为仅带噪声方差不确定性的多传感器系统. 用加权最小二乘法和极大极小鲁棒估计准则, 基于带噪声方差保守上界的最坏情形保守系统, 提出一种鲁棒加权观测融合稳态Kalman 预报器, 并应用Lyapunov 方程方法证明了它的鲁棒性, 同时给出了与鲁棒局部和集中式融合Kalman 预报器的精度比较. 最后通过一个仿真例子说明了如何搜索参数扰动的鲁棒域, 并验证了所提出的理论结果的正确性和有效性.
相似文献针对存在时变时延和丢包的不确定网络化控制系统(NCS), 同时考虑执行器饱和、控制器参数摄动以及非线性扰动等约束, 研究执行器发生结构性失效故障时系统的鲁棒容错多约束控制问题. 基于时滞依赖Lyapunov 方法和容错吸引域定义, 采用状态反馈控制策略推证出了闭环故障不确定网络化控制系统稳定的少保守性不变集充分条件, 并给出了非脆弱鲁棒容错控制器的设计方法以及最大容错吸引域的估计. 仿真算例验证了所述方法的可行性和有效性.
相似文献针对一类变体飞行器控制问题, 提出一种平滑切换线性变参数(LPV) 鲁棒控制器设计方法. 建立变体飞行器切换LPV 模型, 设计平滑切换控制器, 其中偶数子系统控制器由相邻两个子系统控制器线性插值得到. 给出保证切换LPV 系统指数稳定且具有一定鲁棒性能的充分条件, 由于考虑了调参变量的渐变特性, 所得切换律没有平均驻留时间的限制. 仿真结果表明, 所提出方法使得飞行器系统既具有良好的稳定性和鲁棒性, 又能实现平滑切换.
相似文献研究一类具有时滞和时变系数的离散多智能体系统的一致性问题. 首先, 通过构造合适的控制协议, 并以第一个智能体的位移作为参考状态, 将原系统的一致性问题转化为误差系统中零解的渐近稳定性问题; 然后, 运用矩阵范数理论研究误差系统零解的渐近稳定性, 导出使多智能体系统实现一致的充分条件; 最后, 通过数值模拟验证了该判据的正确性和有效性.
相似文献This paper is concerned with the robust stability for neutral-type Lur’e system with mixed time-varying delays. By combining the delay-fraction theory with the reciprocally convex method andWirtinger-based inequality technology, some new delay-derivative-dependent stability criteria are derived via a modified Lyapunov-Krasovskii functional (LKF) approach. The criteria are less conservative than some previous ones.
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