不确定时滞系统时滞相关鲁棒镇定

文章研究了线性不确定时滞系统的时滞相关反馈镇定问题。基于系统的状态反馈给出系统可反馈镇定的控制规律。利用线性矩阵不等式(LMI)给出了系统可反馈镇定的充分条件,最后用实例验证了所得结论的正确性。     

一类不确定线性时滞系统的输出反馈鲁棒镇定

研究一类不确定线性时滞系统的输出反馈鲁棒镇定问题,其中不确定性不必满足匹配条件。以二次Lyapunov泛函保证系统的渐近稳定性,利用线性矩阵不等式给出了系统可以利用动态输出反馈鲁棒镇定的充分条件。当此条件成立时,基于线性矩阵不等式的解构造了全阶动态输出反馈镇定控制器。     

不确定广义系统的时滞依赖鲁棒镇定

研究不确定广义系统的时滞依赖鲁棒镇定问题。利用Lyapunov泛函方法,得到一个线性矩阵不等式(LMIs)形式的时滞依赖稳定与镇定判据。新方法考虑一些以前方法中通常忽略的有用的项,引入一些自由权重矩阵,估计Lyapunov泛函导数的上界;再用凸优化算法,进一步给出状态反馈控制器的设计方法。最后通过两个仿真示例表明了新方法的有效性。     

不确定性关联奇异大系统时滞相关分散鲁棒镇定

针对一类不确定关联时滞奇异大系统,利用Lyapunov稳定性理论与时滞积分矩阵不等式相结合的方法,研究其时滞相关分散鲁棒镇定问题,目的是设计一无记忆状态反馈分散控制器,使闭环系统鲁棒稳定.用矩阵不等式方法,给出了该类系统时滞相关分散鲁棒镇定的充分条件.所得结果与系统时滞的大小有关,并以矩阵不等式的形式给出.最后用数值算例说明了所给方法的可行性和有效性.     

参数不确定广义大系统的分散鲁棒镇定控制

应用线性矩阵不等式(LMI)方法研究了参数不确定广义大系统的分散鲁棒镇定控制问题，系统中不确定项具有数值界，可不满足匹配条件．基干不确定项的表达形式，给出了存在分散鲁棒控制器的LMI条件．仿真例子表明，LMI方法求解简单、便干应用。     

不确定时滞系统鲁棒镇定新方法

针对一类同时具有状态和控制滞后的不确定时滞系统,提出了一种新的时滞依赖型鲁棒镇定设计方法.通过引入一种新的线性状态变换,分离出时滞依赖因子,采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,导出了不确定时滞系统可鲁棒镇定的时滞依赖型的新判据,所得结论以线性矩阵不等式组的解的形式表示.仿真结果表明所得结论较之已有结果更为简单,具有更小保守性,且有更广泛的应用范围,不仅可以解决小时滞问题,也可用于解决大时滞问题.     

不确定时滞组合系统的分散鲁棒镇定

讨论不确定时滞组合系统的分散自适应鲁棒镇定问题．外部扰动存在于子系统内部,可以是非线性或时变的,且不确定项和时滞存在于互联项中．不确定项和外部扰动是有界的,但上界未知．利用自适应律估计未知的上界,设计了非线性无记忆控制器．采用非线性控制器可保证闭环组合系统的解一致有界。且系统状态是一致渐近稳定的．仿真结果表明了该设计方法的有效性.     

不确定时滞广义双线性系统的鲁棒镇定

针对不确定参数是时变但满足匹配条件的时滞广义双线性系统的鲁棒控制问题进行了研究,设计状态反馈鲁棒控制器,使得所有满足条件的不确定时滞广义双线性系统鲁棒稳定.基于Lyapunov稳定性理论,采用线性矩阵不等式方法,提出了不确定时滞广义双线性系统鲁棒镇定的充分条件,并给出了使得闭环系统鲁棒镇定的状态反馈控制器设计方法.定理解决了介于非线性和线性之间的不确定时滞广义双线性系统的有关理论.仿真实例说明了定理的有效性和合理性.     

不确定动态时滞系统的基于观测器的鲁棒镇定设计

本文研究不确定动时滞系统的基于观测器的鲁棒镇定问题。利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论，导出了通过求解两个Ｒｉｃｃａｔｉ方程的状态观测器和线性鲁棒控制器的设计方法。     

一类不确定时滞系统的时滞依赖鲁棒可靠镇定

主要研究了一类状态时滞不确定性线性系统的时滞依赖鲁棒可靠镇定问题,系统状态矩阵和时滞状态矩阵中在着范数有界的时变参数不确定性,故障执行器集合是执行器集合的子集,采用双积分型Lyapunov函数,最终将问题归结为求解LMI,最后给出一个数值例子验证方法的可行性。     

具有未建模动态的时变关联系统的鲁棒分散自适应镇定

针对一类具有动态、静态关联项和未建模动态的时变关联系统,通过利用反推设计方法和σ-修正自适应律,研究了鲁棒分散自适应镇定问题．当时变参数的变化率及未建模动态的幅值分别在某些范围内变化时,证明了闭环系统的所有信号都有界,且每一个子系统的输出与系统参数的变化率有关．仿真例子验证了控制方案的有效性．     

Resilient decentralized stabilization of interconnected time‐delay systems with polytopic uncertainties

Decentralized delay‐dependent local stability and resilient feedback stabilization methods are developed for a class of linear interconnected continuous‐time systems. The subsystems are time‐delay plants which are subjected to convex‐bounded parametric uncertainties and additive feedback gain perturbations while allowing time‐varying delays to occur within the local subsystems and across the interconnections. The delay‐dependent local stability conditions are established at the subsystem level through the construction of appropriate Lyapunov–Krasovskii functional. We characterize decentralized linear matrix inequalities (LMIs)‐based delay‐dependent stability conditions by deploying an injection procedure such that every local subsystem is delay‐dependent robustly asymptotically stable with an γ‐level ??₂‐gain. Resilient decentralized state‐feedback stabilization schemes are designed, which takes into account additive gain perturbations such that the family of closed‐loop feedback subsystems enjoys the delay‐dependent asymptotic stability with a prescribed γ‐level ??₂‐gain for each subsystem. The decentralized feedback gains are determined by convex optimization over LMIs. All the developed results are tested on representative examples. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于线性矩阵不等式的参数不确定性关联模糊大系统的分散鲁棒镇定

讨论了参数不确定性关联模糊大系统的分散鲁棒镇定问题,所考虑的参数不确定性满足范数有界条件.基于李雅普诺夫稳定性理论及大系统分散控制理论,采用分散化PDC(parallel distributed compensation)控制器,给出了保证该关联模糊大系统闭环渐近稳定的LMI形式的充分条件,通过MATLAB软件中的LMI工具箱可求解出这些LMI中的控制器参数.仿真例子说明了所提方法的有效性.     

不确定关联时滞系统的鲁棒H∞滤波

考虑一类不确定关联时滞系统,其中的不确定性满足范数有界条件,以子系统输出作为输入,分别为每个子系统设计一个线性滤波器.通过将系统的状态向量和滤波误差向量组合成一个新的增广向量,原系统状态方程和滤波误差方程就可以组成一个新的增广系统.如果可以设计滤波器参数,使得干扰噪声到增广系统输出的增益为最小,则噪声对系统估计的影响也就降为最低,受噪声影响的状态向量就可以恢复出来.这样,原系统的滤波问题就转化为最小化增广系统增益问题.通过选择一个适当的Lyapunov函数,并基于Lyapunov稳定性定理,得到了滤波器存在的充分条件.为了简化滤波器设计过程,将上述充分条件的未知参数矩阵定义为一个新的变换矩阵,在此基础上,实施了一系列巧妙的矩阵等价变换,同时定义了几个新的矩阵变量,将原充分条件化成了一组易于求解的线性矩阵不等式(LMI).使用Matlab的LMI工具箱,可以对上述LMIs直接求解,最后的数值算例验证了所给设计方法的有效性.     

时滞关联大系统基于分散控制的无源性

无源性不仅是系统的一个重要性质,而且是控制一个系统的重要途径.本文基于分散控制方法研究了关联大系统的无源性.利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法和Hamilton函数方法,通过求解线性矩阵不等式(LMIs)得到了分散无源控制器的显式表达.所得到的新的无源性判据和无源控制器的参数是与时滞相关的.当关联时滞已知时,这些新结果的条件易于用Matlab中的LMI工具箱进行验证,因而控制器的设计也容易实现.最后用数值例子说明了所得到定理的有效性和无源控制器的设计过程.     

不确定离散线性系统的鲁棒单调反馈–前馈迭代学习控制

针对一类不确定离散线性系统,提出一种沿迭代方向鲁棒单调收敛和沿时间方向有界输入有界输出(bouned-input bounded-output,BIBO)稳定的反馈–前馈迭代学习控制策略.首先,将不确定反馈–前馈迭代学习系统表示为不确定二维Roesser模型系统;然后,把二维系统沿迭代方向的鲁棒单调收敛问题转化成一维系统的H∞干扰抑制控制问题,并给出系统的稳定性证明和用线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)表示的沿迭代方向鲁棒单调收敛的充分条件,该LMI充分条件不仅可以用于确定反馈–前馈控制器的增益矩阵,而且还可以保证系统沿时间轴方向是BIBO稳定的;最后,仿真结果证明了该反馈–前馈迭代学习控制策略的有效性.     

具有干扰输入的大型互联线性系统的分散有限时间镇定

借助于大型互联线性系统有限时间稳定性的定义,对具有干扰输入的大型互联线性系统引入了分散有限时间镇定的概念,并对一类具有干扰输入的大型互联不确定线性系统进行了分散状态反馈和分散动态输出反馈控制器设计,利用线性矩阵不等式（LMI）方法,提出了一个充分条件.当反馈控制律作用于该系统时,闭环系统是有限时间稳定的.     

带有界扰动的一类大型互联非线性系统的鲁棒分散控制

研究带有界扰动的一类大型互联非线性系统的鲁棒分散控制问题, 该系统的第i个子系统的标称模型具有相对阶r_i及指数稳定的零动态, 且每个子系统的互联项满足匹配条件. 通过子系统状态的线性变换得到鲁棒分散状态反馈控制器, 当该控制律作用于系统时, 系统的状态能够收敛到原点的一个小邻域内, 并给出仿真算例说明该结论的可行性和有效性.