线性连续重复过程的H_∞模型降阶

研究连续时间线性重复过程的H∞模型降阶问题,目的是设计一个低阶的重复过程来近似原高阶的重复过程,使得误差在H∞性能指标下达到最小.首先给出误差系统沿通道稳定且满足H∞性能指标的充分条件;然后采用投影定理来解决模型降阶问题.得到的条件不完全是线性矩阵不等式的形式,采用锥补线性化算法进行计算求解.仿真实例证实了该设计方法的有效性.     

不确定广义系统的弹性H∞保性能控制

利用线性矩阵不等式(LMI)方法,研究被控对象与控制器同时存在摄动的H∞保性能控制问题.针对控制器存在加法式摄动情形,以线性矩阵不等式约束条件给出了广义系统弹性H∞保性能的充分条件,并以线性矩阵不等式的可行解给出了相应的控制器设计方法.通过求解具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题,给出了弹性H∞最优保性能及最优H∞性能控制器的设计方法.仿真表明了方法的可行性.     

不确定广义系统的弹性H∞保性能控制

利用线性矩阵不等式（LMI）方法，研究被控对象与控制器同时存在摄动的H∞保性能控制问题。针对控制器存在加法式摄动情形，以线性矩阵不等式约束条件给出了广义系统弹性H∞保性能的充分条件，并以线性矩阵不等式的可行解给出了相应的控制器设计方法。通过求解具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题，给出了弹性H∞最优保性能及最优H∞性能控制器的设计方法。仿真表明了方法的可行性。     

不确定广义系统的降阶H∞控制器设计

研究基于函数观测器的不确定广义系统的降阶H∞控制器设计问题.首先提出了基于严格线性矩阵不等式的不确定广义系统H∞控制的充分条件,并用于状态反馈H∞控制设计.然后对所得控制增益进行降阶观测,基于广义Sylvester矩阵方程的显式通解,考虑系统的H∞性能约束,提出了降阶输出反馈控制器的参数化设计方法.     

离散时间不确定系统的混合l1/H∞滤波

研究离散时间不确定线性系统的混合l1/H∞滤波器设计问题,目的是找到一个稳定的线性滤波器,使滤波误差系统在不同的滤波通道内具有不同的性能指标.利用参数依赖Lyapunov函数法,推导出新的鲁棒l1/H∞性能准则.基于该性能准则推导了全阶和降阶鲁棒l1/H∞滤波器存在的充分条件,并将滤波器的设计问题转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化求解问题.     

离散时间不确定系统的混合l1/ H ∞滤波

研究离散时间不确定线性系统的混合ι1／H∞。滤波器设计问题，目的是找到一个稳定的线性滤波器，使滤波误差系统在不同的滤波通道内具有不同的性能指标．利用参数依赖LyaPunov函数法，推导出新的鲁棒ι1／H∞一性能准则．基于该性能准则推导了全阶和降阶鲁棒ι1／H∞。滤波器存在的充分条件，并将滤波器的设计问题转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化求解问题．     

具有一步随机时滞和多丢包的网络系统H∞滤波器设计

在网络系统中由于连接传感器和滤波器的网络带宽有限,系统测量数据在传输中会出现随机时延甚至丢失. 本文讨论了具有一步随机时延和丢包的网络系统的H∞滤波器设计问题.基于新近提出的同时描述随机时延和丢包的模型,利用线性矩阵不等式方法设计线性滤波器,使得滤波误差系统均方指数稳定,并具有给定的H∞性能. 滤波器参数通过求解一个线性矩阵不等式得到.仿真研究说明了所提出算法的有效性.     

随机时延网络化不确定系统的鲁棒H∞滤波

研究了一类具有随机时延的网络化不确定系统的 H∞ 滤波器设计问题. 这类时延的产生是由于传感器和滤波器通过有限带宽的网络连接而引起的系统测量数据的滞后, 而且它是随机发生的. 本文采用满足 Bernoulli 分布随机变量来描述测量数据的这种随机时延. 利用线性矩阵不等式, 给出了全阶和降阶的滤波器存在的充分条件. 所设计的滤波器使得滤波误差系统是均方指数稳定且具有给定的H∞ 性能. 数值仿真表明设计方法的有效性.     

基于观测器的参数不确定系统降阶H_∞控制器设计

本文研究了Luenberger观测器的参数不确定系统降阶H∞控制器设计问题,提出了参数不确定系统H∞状态反馈控制问题的一个充要条件,并利用线性矩阵不等式方法求解出参数不确定系统的H∞状态反馈增益。然后对该H∞状态反馈增益进行渐进降阶观测,基于广义Sylverster方程显式通解的参数化设计方法,实现了参数不确定系统的降阶H∞控制。     

积分二次约束线性系统的H∞控制器设计:一种LMI方法

基于动态耗散理论,给出了具有积分二次约束线性系统稳定和具有L2有限增益的充分条件.导出了积分二次约束线性系统H∞状态反馈和动态输出反馈降阶控制器的设计方法,并转化为多个线性矩阵不等式,利用LMI工具箱求解.     

基于观测器的非线性系统H_∞模糊可靠控制

研究了基于观测器的非线性系统H∞模糊可靠控制问题.采用T-S模糊模型对非线性系统进行建模,用模糊观测器重构系统状态.在系统发生故障时满足给定H∞性能的约束下.最小化正常情况下的H∞性能,实现次优H∞模糊可靠控制.提出了两种应用线性矩阵不等式(LMI)的H∞模糊可靠控制器设计方法.分别采用两步法和相似变换法将双线性矩阵不等式问题转化为LMI问题.仿真示例验证了所提出方法的有效性.     

广义时变系统的鲁棒H2/H∞滤波

研究一类广义时变系统的鲁棒H2/H∞滤波器的设计问题。 利用具有参数依赖的Lyapunov函数,结合线性矩阵不等式分别给出了使滤波误差系统容许且满足H∞性能约束的充分条件、使滤波误差系统容许且满足H2性能约束的充分条件以及使滤波误差系统容许且满足H2/H∞性能指标的充分条件。 基于该具有参数依赖Lyapunov函数的鲁棒H2/H∞性能准则推导出鲁棒H2/H∞滤波器存在的充分条件,并将滤波器的设计问题转化为线性矩阵不等式约束优化问题。 最后通过数值算例表明该方法的有效性。     

一类不确定时滞系统的非线性H_∞控制

利用Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式工具,讨论了一类不确定时滞系统的非线性H∞控制问题.设计的非线性H控制器可由线性矩阵不等式的解给出.进一步,建立一个具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题,得到了不确定时滞系统的最优状态反馈H控制律,仿真示例表明了该方法的可行性.     

基于观测器的广义线性系统降阶H∞控制器设计

本文研究基于Luenberger观洲器的广义系统降阶H∞控制器的设计问题,并且该观测器是关于干扰解耦的。首先是提出了广义系统H∞状态反馈控制问题的一个充要条件,并利用线性矩阵不等式方法求解出广义系统的H∞状态反馈增益。然后对该H∞状态反馈增益进行渐进降阶观测,基于广义Sylvester矩阵方程的显式通解的参数化设计方法,实现了广义系统的降阶H∞控制。本文最主要的工作是给出了相应的广义线性系统降阶H∞控制器的设计算法。在文章的最后给出了一个例子,用来说明降阶算法的有效性。     

不确定离散时间系统的变增益H2/H∞滤波

研究凸多面体不确定离散时间系统的变增益H2/H∞滤波器设计问题.通过引入附加松弛变量,提出一种新的Lyapunov矩阵与系统矩阵解耦的混合H2/H∞性能准则.基于该性能准则,推导了变增益H2/H∞滤波器存在的充分条件,并将滤波器设计问题转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

随机马尔可夫切换系统的H∞模型降阶

考虑一类带有时滞的不确定马尔可夫切换系统的H∞模型降阶问题.首先得到了一个矩阵不等式形式的充分条件,使该系统的H∞模型降阶问题对于满足条件的任意不确定性都是可解的;然后依据CCL(conecom plem entarity linearization)方法给出了该问题的求解算法,以及降阶模型的参数化方法.仿真算例说明该方法的有效性.     

具有随机通讯时延的离散网络化系统的H∞滤波器设计

由于传感器和滤波器是通过有限带宽的网络连接的,因此系统的测量数据经常会出现时延,而且时延是随机的.本文讨论了具有一步随机通讯时延的离散网络化系统的H∞滤波器设计问题.利用线性矩阵不等式方法设计线性滤波器使得滤波误差系统是均方意义下指数稳定并具有给定的H∞性能.滤波器参数通过凸优化技术求解一个线性矩阵不等式得到.数值仿真表明设计方法的有效性.     

考虑参数不确定性的主动悬架鲁棒H2/H∞混合控制

基于线性矩阵不等式方法,提出了一种新的考虑参数不确定性的鲁棒H2／H∞控制器设计方法,并用于车辆主动悬架设计．假定系统不确定参数是范数有界的,通过引入同一个Lyapunov矩阵来同时满足闭环系统的也和H∞性能条件,把鲁棒H2／H∞控制器设计转化为具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题,进而应用内点法等凸优化技术进行求解．以四分之一车辆模型主动悬架设计为例,进行了数值仿真．结果表明,无论车辆簧上质量是否存在变异,鲁棒H2／H∞控制器均能给出很好的控制效果．     

具有长时延及丢包的网络控制系统H∞ 鲁棒滤波

研究了同时具有大于一个采样周期的随机传输时延及数据包丢失的网络控制系统H∞滤波问题.对于给定的丢包率,滤波误差系统被建模为具有两个事件速率约束的异步动态系统,利用异步动态系统理论给出滤波误差系统满足指数稳定和H∞性能指标的充分条件.H∞滤波器可通过解一组线性矩阵不等式求出.仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

不确定时变时滞系统鲁棒H∞反馈控制器的设计 --LMI方法

针时一类状态和控制输入同时存在不确定性的具有时变的时滞系统,使用线性矩阵不等式方法研究了其H∞反馈控制器的分析与设计。给出系统具有H∞性能一个线性矩阵不等式（LMI）条件。并通过建立受条件约束的线性矩阵不等式的描述,给出系统的一个一次优状态反馈H∞控制律的设计方法。最后用一个算例验证该设计方法的优越性和有效性。