一类参数不确定时滞线性系统的鲁棒非脆弱H∞控制

这篇文章研究了一类参数不确定时滞线性系统的鲁棒非脆弱H∞状态反馈控制器的设计.利用变量替换和Schur引理,得到状态反馈渐近稳定的充分条件,此充分条件能用LMI(线性矩阵不等式)形式表示.因此,所设计的控制器增益尽管在一个范围内变化,但是这个鲁棒非脆弱H∞控制器仍保证了闭环系统的渐近稳定和干扰衰减.最后实例说明所设计方法的有效性.     

一类时延网络控制系统的最优非脆弱H∞控制

针对一类时延网络控制系统,研究了当存在有限能量外部扰动时,系统的最优状态反馈非脆弱H_∞控制律的设计问题。通过将时延看作系统的时变参数不确定性,应用H_∞鲁棒控制理论及线性矩阵不等式(LMI)技巧,给出了具有控制增益扰动的次优非脆弱H_∞控制律存在的充分条件,提出了最优非脆弱H_∞控制律的设计方法。数值仿真例子表明了所提方法的有效性。     

基于神经网络的鲁棒自适应滑模迭代学习控制

对一类不确定非线性系统，包括不确定性机器人，提出一种自适应鲁棒迭代学习控制方案，学习控制用于学习周期性的系统不确定性，自适应滑模控制用于抑制非周期性系统不确定性，并且利用RBF神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界，对不确定性系统动态和有界输入拢动具有鲁棒性，通过Lyapunov直接方法，确保了对每次迭代闭环系统是一致有界的，并且沿着迭代次数的增加，跟踪误差渐近收敛于零，仿真结果表明了该方案的有效性。     

多变量自适应极点配置系统稳定的充要条件

对于多变量自适应极点配置系统给出了其稳定的充要条件，并在充分性的证明过程中构造性地提出了一种估计参数的修正策略，保证了修正参数所对应的广义Sylvester矩阵渐近一致非奇异，得到了无须能控性的稳定多变量自适应极点配置系统，解决了多变量自适应极点配置的奇异问题，所需的先验知识仅为能观性指数和不确定或干扰的上界。     

大倾角厚煤层走向长壁综放面顶煤破碎及移动规律

为了保持大倾角走向长壁综放面支护系统的稳定性和提高顶煤回收率,运用UDEC2D程序和现场观测法,对顶煤破碎及运移进行了研究.结果表明,工作面中上部煤岩破坏范围大,破碎严重,始动点远;煤壁前方的顶煤运动是沿走向的水平位移和垂直位移矢量合成的复合运动,支架上部是沿走向水平、倾向水平、垂直三个矢量合成的复合位移.在生产中要加强工作面中上部液压支架防倒、防滑措施;在工作面下端要加强放煤,提高顶煤回收率.     

一类非线性参数化系统白适应重复学习控制

针对一类高阶非线性参数化系统,利用分段积分机制,提出了一种新的自适应重复学习控制方法．该方法结合反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过引进微分一差分混合型参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使广义跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零,通过构造Lyapunov泛函,给出闭环系统收敛的一个充分条件．实例仿真结果说明了该方法的可行性．     

一类非线性动态系统的自适应模糊小波神经网络控制

对未知非线性动态系统研究基于模糊小波神经网络的自适应跟踪问题,首先构建一个模糊小波神经网络用于逼近未知的非线性函数的模型,然后根据李亚普诺夫稳定性理论建立自适应率,在线调整的模型参数包括小波网络的权重、小波的伸缩量、偏移量和模糊集合隶属函数的相关参数。提出了一种自适应模糊小波神经网络的滑模控制策略,保证系统的跟踪误差和对外界干扰的抑制被衰减到期望的程度。证明了闭环系统的半全局收敛性和鲁棒性,对倒立摆系统的仿真试验证明了所提控制方法的有效性。     

多变量鲁棒自适应极点配置算法

在系统具有一般不确定结构的情况下,提出了一种多变量自适应极点配置算法,解决了多变量自适应极点配置算法的奇异性问题,证明了它的全局收敛性和稳定性.该算法构造了一个估计参数的修正策略,保证估计模型的一致能控性,并且得到能控度的一个下界.所需要的先验知识仅为系统的能观性指数和能控性指数的上界以及干扰上界.     

一类带有时变时滞的模糊双线性系统的稳定控制

该文研究了一类输入和状态都带有时变时滞的模糊双线性系统的稳定控制问题。基于并行分布补偿算法(PDC)和自由权值矩阵,得到了系统时滞相关的渐近稳定的充分条件,并把这些条件转换成线性矩阵不等式(LMI)的形式,模糊控制器可以由一组线性矩阵不等式的解得到。最后,通过仿真数例验证了所提方法的有效性。