具有随机延时的网络控制系统的均方可镇定性分析

针对网络系统的可镇定性问题,研究整数步随机延时离散时间线性系统的均方可镇定性.利用Youla参数化与内外分解方法,结合均方小增益定理得到系统输出反馈均方可镇定的充分必要条件.该条件明确给出系统可镇定性与被控对象特性(不稳定极点、非最小相位零点、相对阶)和信道特性(频域信噪比函数)的关系,其中频域信噪比函数在被控对象不稳定极点的取值对可镇定影响甚大.利用仿真算例量化被控对象的非最小相位零点及相对阶对可镇定性的影响,验证可镇定性条件的正确性.     

参数空间中多变量系统的鲁棒D-稳定性

为了保证具有参数不确定性的多变量系统的D-稳定性,它们的参数最大允许摄动范围 将受到复平面中区域D以及标称系统的限制.利用系统临界D-稳定时的特性和线性算子范 数的特性,得到了这个范围半径的解析表达式.由于这个半径是以欧氏空间的一般范数表示 的,所以对于参数摄动范围是菱形、矩形、椭圆、对称多边形等情况,均可以利用它求出系统参 数的最大允许摄动范围.     

含结构扰动的状态空间模型的鲁棒性分析

本文研究了具有结构扰动系统的鲁棒性，根据系统频域的临界条件么及扰动系统的结构信息给出了一个判定系统稳定的充分必要条件，并利用此结果提出了一种确定系统鲁棒稳定上界的方法，与现有的方法相比，本文方法可得保守性小的鲁棒稳定上界。     

具有扰动输入的不确定性非线性系统的输出调节极限性能

本文研究了一类具有扰动输入的不确定性非线性系统的输出调节问题, 给出了该类系统在最差的不确定性参数和扰动输入情况下系统输出调节的极限性能. 所讨论的非线性系统是可镇定非最小相位系统, 并且该系统的零动态由“鲁棒输入对状态稳定(robust input-to-state stable)部分”和“不稳定但可镇定部分”组成. 假设系统的不确定性参数和扰动输入分别以非线性函数和仿射形式同时出现在系统零动态的鲁棒输入对状态稳定部分和系统的可线性化部分, 而且其可线性化部分的不确定性具有下三角形结构形式. 该系统输出调节问题的性能以其输出信号能量作为度量. 对于上述非线性系统, 在最差的不确定性参数和扰动输入情况下, 输出调节问题的极限性能只取决于镇定其零动态“不稳定部分”所需的最小能量.     

具有柔性特性的机电伺服系统辨识

机电伺服系统中的柔性谐振特性是限制系统性能的关键要素,准确地描述柔性特性对于抑制谐振和提升伺服性能有重要意义.本文采用伪随机序列作为辨识激励,将脉冲响应相关性辨识和特征系统实现算法相结合,提出了一套集实验设计、模型计算、模型验证于一体的系统辨识方案;该辨识方案适用于机电伺服系统的辨识任务,且能够有效识别系统的柔性模态.本文以某大口径射电望远镜天线设备为应用实例,详细介绍了本文所述辨识方案的实施细节,得到了此天线伺服系统的模型.为了评价所得模型的质量,分别从频域和时域对比了本文方法、最小二乘和子空间方法所得模型与实测数据的拟合情况;结果表明,相比其他两种辨识方法,本文方法获取的模型对柔性谐振的辨识更加准确.     

多输入多输出有限脉冲响应系统的信号功率谱分析和相应的盲辨识方法

首先分析信道输入、输出信号的功率谱密度函数与信道传递函数的关系.根据这一关系,给出唯一确定信道传递函数的充要条件.在此基础上,利用输出信号的二阶统计特性给出了相应的频域上的辨识算法.仿真结果也表明该算法是有效的.     

天线伺服系统的快速辨识算法

天线伺服控制系统在移动卫星通讯中起着关键性作用,其对象模型的品质直接影响天线伺服控制系统的设计与性能.本文针对天线伺服系统的建模问题提出一种基于系统阶跃响应的快速优化建模方法.利用这一结果,本文建立了0.9 m小口径天线伺服系统的二阶模型.进一步,讨论了基于系统伪随机响应谱密度函数的模型有效性验证方法和模型品质的评价准则,并分别在频域和时域中将由本文方法及最小二乘法所得的模型与系统实际数据进行对比分析.本文辨识方法的优点是计算简单,易于工程应用,对系统阶次不敏感并且能较为精确地描述系统主谐振峰的特性,适用于实际工程中的参数在线整定.     

具有乘性噪声的线性离散时间随机控制系统综述

具有乘性噪声的随机不确定系统的控制问题有着广泛的应用背景. 本文概述了具有乘性噪声的线性离散时间随机系统的稳定性分析、均方镇定、最优控制以及最优估计问题和相关结论. 同时, 本文研究了具有状态与控制乘性噪声的线性多变量离散时间系统的均方镇定和最优控制问题, 分析了这两个问题之间的联系, 并讨论了最优状态反馈控制器的设计算法.     

有损信道下网络化系统的均方最优渐近跟踪

对于通讯信道具有丢包的网络化反馈控制系统, 运用乘性噪声模型来描述丢包这一信道不确定性, 并根据 网络化系统的结构特点提出了一种渐近跟踪控制器结构, 研究了该结构下系统的均方可镇定性以及均方最优渐近 跟踪与均方可镇定性的等价关系. 在此基础上, 运用随机均方最优控制理论给出了该系统均方最优渐近跟踪设计方 法, 该方法取决于广义代数黎卡提方程(MARE)的均方镇定解. 进一步, 本文提出了求解上述均方镇定解的新算法. 最后的仿真验证了对于信道具有丢包的网络化反馈系统最优渐近跟踪问题, 本文所提方法的有效性和可行性.     

基于量化控制信号的线性系统的跟踪性能极限

研究基于量化控制信号的线性系统的跟踪性能极限. 所研究的被控对象是稳定的线性时不变(LTI)系统, 参考跟踪信号是阶跃信号. 跟踪性能通过对象输出与参考信号之差的能量来衡量. 为了达到渐近跟踪, 提出了一个新的量化方案. 方案包括两部分: 一部分是在初始时刻将控制信号的稳态值通过网络传输给被控对象并且存储在其输入端; 另一部分则是通过对数量化器, 对控制信号的瞬态部分(即控制信号与其稳态值之差)进行量化, 然后传输给被控对象. 最后该量化信号与稳态控制信号相加后作用于被控对象. 这里, 假设对数量化误差是