保证闭环系统鲁棒稳定性的干扰观测器系统性设计方法

研究带有干扰观测器(Disturbance observer,DOB)的反馈控制系统对模型不确定性鲁棒稳定的充分条件,在此基础上,选取满足此充分条件的加权函数,使得标准H∞干扰观测器设计方法保证对受控对象参数变化的鲁棒稳定性.提出了在H∞干扰观测器设计中兼顾鲁棒性设计指标和结构约束的频率加权函数的选取方法.利用加权函数选取的自由度,在干扰观测器低通滤波器设计中,实现Q—滤波器在截止频率上的高峰幅度与干扰抑制性能之间的最佳折中,使得干扰观测器在满足其幅度指标的条件下,具有最优干扰抑制性能.实验结果表明该方法保证了闭环反馈系统的鲁棒稳定性,同时,具有实现其他设计指标的自由度.     

最小L1范数实现周期非均匀采样与重构研究

根据周期非均匀采样需要多个采样通道的特点,利用联合子空间理论将采样与重构转换为矩阵向量运算。结合最小L1范数算法,提出了一种针对稀疏信号的周期非均匀采样与重构方法,分析了最小L1范数算法在周期非均匀采样系统中的完整重构条件。最后,以多带正弦信号为例,分别从可完整重构概率和系统整体验证两个方面证明了该方法能够实现稀疏信号的采样与重构。     

基于加权广义逆OFDM信道估计算法

在采用独立时频块导频方案的MIMO-OFDM系统信道估计中,证明了导频数小于多项式模型参数时,使用标准的广义逆进行多项式内插无法得到信道估计的最佳值。采用基于最小方差准则构造的加权矩阵对广义逆的定义做出修正,提出了基于加权广义逆矩阵的二维多项式内插算法。仿真结果证明该算法可以适应不同的移动速度,特别是在中低移动速度下,该算法在高信噪比时的误码性能相对于一维线性内插算法可以得到约2 dB的增益。     

不确定多状态时滞分布式系统的鲁棒H_∞控制

针对不确定多状态时滞分布式连续系统, 研究了其鲁棒H∞控制器的设计方法.通过引入Lyapunov函数, 利用线性矩阵不等式方法得到了自治系统的鲁棒渐近稳定的充分条件.基于该充分条件给出了闭环系统的鲁棒渐近稳定的充分条件, 并设计了系统的鲁棒H∞状态反馈控制器.设计的控制器保证了闭环系统的二次稳定, 同时使系统的H∞范数小于给定的衰减水平γ.仿真结果证明了该设计方法的有效性.     

迹范数和Frobenius范数下的量子态可分判据

本文分别在迹范数和Frobenius范数下,分析了利用|| Гρ ||判据和矩阵重排判据判断一类2×2系统量子态可分性时的条件表示.并在此基础上,比较了||Гρ||判据和矩阵重排判据之间的强弱关系,分析了迹范数和Frobenius范数对两个可分判据的影响.     

螺旋线阵匹配场三维定位

研究短混合阵声源三维定位方法,将阵设计为双螺旋线阵(DSLA),利用垂直孔径和水平孔径同时估计声源方位、距离和深度.阵的任意两阵元三维坐标均不同,具有复杂的空间取向性.为了提高短DSLA定位的可靠性,采用宽带中频信号进行声源定位.仿真和实验结果表明,利用宽带信号可以进一步提高DSLA定位性能.关于环境失配问题,采用L∞估计器进行解决.仿真结果表明,由于空间取向的复杂性,DSLA较倾斜阵具有更好的源定位性能;在较少环境先验知识的前提下,L∞估计器比MAP估计器和Bartlett估计器具有更好的环境宽容性.     

一个A_∞权类的特征刻画及其应用

建立了A∞权类的一个特征刻画并且定义了一类变形的John-Strmberg局部极大算子,应用所建立的特征刻画证明了这类极大算子的Lp(Rn)(0相似文献   

燃烧控制系统H_∞鲁棒控制器设计

针对火电厂燃烧控制系统传统控制策略的不足,给出了以辐射能信号为串级控制的中间被调量的H∞鲁棒控制燃烧系统。介绍了设计控制器的过程,通过仿真分析了该控制器的稳定性和鲁棒性,并与采用参数自调整的辐射能信号的模糊PI复合控制系统进行了比较。仿真结果显示:该控制器有良好的鲁棒控制稳定性和鲁棒控制性能。     

一种非线性模型参考迭代学习控制算法

针对存在周期或非周期不确定干扰的非线性系统,提出一种模型参考迭代学习控制算法(MR-ILC),其目标是在被控系统满足假设条件并采用相应学习律的条件下,使被控系统的状态变量跟踪参考模型的状态变量,且两种模型不需要具有相同的结构和参数。运用λ范数证明了算法的收敛性,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于扰动观测器与H_∞优化的MUAV抗干扰控制方法研究

针对一类常规布局的小型无人飞行器(MUAV)定点飞行任务中存在的模型精度低受扰因素多的问题,提出了基于扰动观测器控制(DOBC)与H∞优化的MUAV抗干扰控制方法,有效地实现了在谐波和阵风扰动情况下对MUAV的稳定控制。文中首先建立了在阵风扰动情况下MUAV的动力学模型,在此基础上通过将DOBC与H∞控制方法相结合,使得MUAV闭环系统在没有干扰信号时渐近稳定,在有扰动信号时满足H∞控制性能指标要求。仿真结果表明,本文提出的控制算法能有效抑制MUAV多源扰动的影响,且可获得良好的动态跟踪性能。