邵汉永[1]2005年在《不确定系统的鲁棒耗散控制研究》文中进行了进一步梳理耗散理论从一类耗能网络中抽象出来具有广泛的工程背景,已经成为自适应系统、非线性系统、鲁棒控制系统设计的重要工具。而耗散控制可将H∞控制和无源控制统一起来,为控制系统设计提供一种更灵活、保守性较小的方法。不仅如此,耗散控制也是鲁棒控制系统设计的重要方法。另外,由于实际系统难以精确描述,运行过程中也有各种各样的不确定性,解决了鲁棒耗散问题才能使耗散理论的应用更加有效,所以研究不确定系统的鲁棒耗散控制问题既有重要的理论价值也具有重要的实际意义。本文以线性矩阵不等式为主要工具,运用耗散理论详细研究了不确定线性系统的鲁棒耗散控制问题,通过状态反馈和输出反馈使闭环系统鲁棒稳定且具有鲁棒耗散性能。研究对象包括连续系统、离散系统、时滞系统和广义系统。对象不确定性涉及范数有界不确定性、扇区不确定性、正实不确定性、广义正实不确定性以及耗散不确定性等。从耗散性和正实性之间的关系导出了线性系统的耗散特征,在此基础上得出了诸类不确定系统鲁棒稳定且具有鲁棒耗散性能的条件,进一步研究了鲁棒耗散控制的可解性问题,给出了控制器的综合方法和步骤。结果表明:鲁棒耗散分析和控制问题可归结为线性矩阵不等式的求解问题,采用增广系统的方法可将不确定系统的鲁棒耗散分析和控制转化为确定系统的情形。本文在不同程度上推广或概括了鲁棒无源控制、鲁棒H∞控制、鲁棒耗散控制问题的若干已有结果。全文由以下几部分组成:第一章回顾了耗散理论的产生、发展及研究现状,总结了不确定线性系统鲁棒耗散控制的一些主要结果、主要研究方法和尚需解决的问题等,指出了本文的主要工作。第二章讨论了参数独立摄动连续系统的鲁棒无源控制问题。不确定假设突破了通常的范数有界限制,鲁棒无源控制的某些已有结果得到了进一步推广。第叁章研究一类非负不确定离散系统的严格正实控制问题,其中非负不确定性可视为反馈增益的推广,具有广泛的工程背景。讨论系统鲁棒稳定且严格正实的条件,给出确保闭环系统鲁棒稳定且严格正实的状态反馈和输出反馈控制器。第四章考虑带有广义正实不确定性的连续系统的鲁棒严格正实性分析和设计,其中广义正实不确定性覆盖了范数有界不确定性和非负不确定性的范围。导出了这类系统鲁棒稳定且严格正实的条件,给出了鲁棒严格正实控制问题的解。第五章是范数有界参数不确定连续系统的鲁棒耗散分析和控制。通过建立二次型耗散性与增广系统的正实性之间的等价关系,利用正实引理得到了线性连续系统严格二次型耗散的充分必要条件。在此基础上分析了这类不确定系统鲁棒稳定且严格二次型耗散的特征,导出了鲁棒耗散控制问题的可解条件,给出了实现闭环鲁棒稳定且严格二次型耗散的状态反馈和输出反馈控制器的求解方法。本章结论可视为鲁棒无源控制和鲁棒H∞控制的某些结果的推广,也为鲁棒控制系统设计提供了一种更灵活、保守性更小的方法。第六章研究范数有界参数不确定离散系统的鲁棒耗散分析和设计问题,将上一章所得结果平行推广到离散系统。对于标称系统分析得出了严格二次型耗散的充分必要条件。对于不确定系统,通过状态反馈或输出反馈实现了闭环系统的鲁棒稳定和严格二次型耗散性能,给出了鲁棒耗散控制问题的可解条件和状态反馈、输出反馈控制器的LMI解法。第七章解决一类耗散不确定线性连续时滞系统的鲁棒耗散控制问题,设计动态输出反馈控制方案使闭环系统渐近稳定且严格二次型耗散。对确定系统,得出了输出反馈耗散控制问题的可解条件,给出了输出反馈控制器的LMI设计方法。对于不确定系统,考虑由一类耗散系统定义的结构不确定性。这类不确定性意义较广泛,包括了范数有界不确定性、扇区不确定性、正实不确定性、广义正实不确定性等。通过构造增广系统,将不确定系统的鲁棒耗散控制问题转化为确定系统的情形。所得结果可为连续时滞系统的无源控制和H∞控制提供统一框架,也将耗散控制结果从无时滞系统推广到了时滞系统。第八章将不确定连续时滞系统的鲁棒耗散控制结果推广到离散系统的情形,给出不确定离散时滞系统鲁棒耗散的条件,导出输出反馈耗散控制器的存在条件,给出控制器的构造方法。第九章对广义系统的正实性条件进行了改进,去掉了非严格不等式约束,以严格线性矩阵不等式的形式给出了广义系统的正实性特征,克服了原有正实性条件在实际应用中的数值计算问题。基于正实广义系统的这一特征,考虑了范数有界参数不确定广义系统的鲁棒正实控制问题,给出了状态反馈正实控制器的存在条件和构造方法。第十章为全文总结,归纳了本文研究的主要内容,指出了尚需解决的问题。本文就主要的设计方案进行了仿真研究,结果表明所给出的控制策略可以达到预期的目的,控制算法是切实可行的。
马喜成[2]2007年在《不确定时滞系统鲁棒容错控制研究》文中提出控制系统的可靠性是系统能投入运行的关键，切实保障现代复杂系统的可靠性与安全性具有十分重要的意义。故障诊断与容错控制技术的出现，为提高复杂系统的可靠性开辟了一条新的途径。由于时滞和不确定性在实际工程中的广泛应用背景及分析与综合的复杂性，对不确定时滞系统的容错控制问题的研究具有重要的理论价值和实际意义。本文针对大规模复杂控制系统的容错控制问题，以线性连续不确定时滞系统为受控对象，综合应用Lyapunov稳定性理论、无记忆状态反馈与时滞状态反馈控制策略和线性矩阵不等式方法，主要进行了以下几方面的工作：(1)研究了线性连续时滞系统的容错控制问题。分别采用无记忆状态反馈和有记忆状态反馈控制策略，讨论了此类系统对传感器或执行器故障具有完整性需满足的充分条件，并给出了控制器的设计方法。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性，仿真结果还表明由于时滞状态反馈控制律的引入，提高了线性矩阵不等式的可解性，并且所得结论是时滞依赖的。(2)研究了线性连续不确定时滞系统的鲁棒容错控制问题。首先针对具有状态滞后，且假定状态和控制输入的不确定项均是范数有界的线性系统，分别采用无记忆状态反馈和有记忆状态反馈控制策略，讨论了此类系统对传感器或执行器故障具有鲁棒完整性需满足的充分条件和控制器的设计方法；其次，针对同时具有状态滞后和控制输入滞后的不确定线性系统，采用类似的控制策略，研究了此类系统的鲁棒完整性问题；进而又给出了对同一系统当执行器个数与传感器个数相同时，其鲁棒容错控制器的设计具有数学意义上的等价性的结论，并且所有结论均是时滞不依赖的；最后分别针对不同的被控对象和控制策略，通过仿真算例，验证了所述方法的有效性和可行性，同时也进一步证实了对于执行器与传感器个数相同的同一系统，鲁棒容错控制器设计在数学意义上的等价性、工程应用的可替代性和对不同时滞系统的普适性。(3)研究了线性连续时变时滞不确定系统的鲁棒容错控制问题。首先针对具有状态时变滞后的不确定线性系统受控对象，采用无记忆状态反馈控制策略，讨论了此类系统在传感器或执行器故障情况下，具有鲁棒完整性需满足的充分条件和控制器的设计方法；其次，针对同时具有状态时变滞后和控制输入时变滞后的不确定线性系统被控对象，仍采用无记忆状态反馈控制策略，研究了此类系统的鲁棒完整性问题；最后分别针对不同的被控对象和控制策略，进行了仿真实验，验证了该方法的有效性和可行性，同样也证实了对于同一系统，当执行器个数和传感器个数相同时，容错控制器的设计的数学意义上的等价性和实际工程应用中的可替代性的结论，且所有结论都是时滞依赖的。
王旭[3]2006年在《线性不确定系统D-稳定和D-镇定问题的研究》文中进行了进一步梳理在实际的工程系统中,一般很难给出被控对象的精确数学模型。这是因为,第一,系统中的某些参数和无源过程无法完全得到以及一些控制系统对运行条件有特殊要求;第二,人们对事物认识的局限性及人为的对对象模型的简化,例如在采用了模型降阶近似、非线性特性的线性化近似、以及忽略对象难以建模的动态特性后,所得到的对象模型跟实际对象的特性总是存在一定的差距。一般这些不确定性并非是不可度量的,通常能给出这些不确定性大小的某种约束。综合的研究含有不确定性影响的系统,具有重要的理论和实际工程意义,而且历来是控制理论研究的热点之一;另一方面,在实际工业生产中,传输过程以及复杂的在线分析仪等不可避免地会导致滞后现象的产生,这些滞后特性往往会严重影响控制系统的稳定性以及系统的性能指标,因此对时滞系统的研究也一直是控制理论研究的热点之一。本文从理论的角度,研究线性不确定系统的D-稳定和D-镇定问题。 本文的研究工作主要是根据Lyapunov稳定性理论,应用线性矩阵不等式方法研究了线性区间系统的D-稳定和D-镇定问题;根据频域稳定性理论,应用数值方法研究了状态矩阵具有范数有界不确定性的线性连续时滞系统的D-稳定和D-镇定问题。具体研究内容包括: 1.研究了判定线性动态区间系统是否二次D-稳定和可二次D-镇定的充分条件,应用参数依赖的Lyapunov函数方法研究了判定线性动态区间系统是否鲁棒D-稳定和可鲁棒D-镇定的充分条件,得到了具有较小的保守性的新的判定线性连续区间系统和线性离散区间系统二次D-稳定和鲁棒D-稳定的充分条件,以及可二次D-镇定和可鲁棒D-镇定的充分条件,结果均以LMI的形式给出。其中,在鲁棒区域稳定性充分条件的研究中,为了有效地减小方法的计算量,采用了基于部分顶点区间矩阵,而不是基于全部顶点区间矩阵的方法来构造LMIs,并在此基础上,分别给出了一个判定线性区间系统是否鲁棒D-稳定和一个判定线性区间系统系统是否了可鲁棒D-镇定的算法,并同时给出了鲁棒D-镇定控制器的设计方法。 2.应用数值方法研究了具有状态时滞和输入时滞的线性定常系统的带有衰减度和阻尼比参数约束的D-镇定问题,并在此基础上,根据矩阵测度理论,应用数值方法研究了状态矩阵具有范数有界不确定性的线性连
卢建宁[4]2005年在《基于LMI的若干混杂系统稳定性分析与综合研究》文中研究指明混杂系统是由离散事件动态系统与连续变量动态系统相互混合、相互作用而形成的动态系统。混杂系统理论是控制科学、计算机科学、系统学和数学等多学科相互结合的产物,是传统控制理论进一步发展的必然要求。随着科学技术的发展,人们着眼的系统变得越来越复杂,许多系统包含了两种在本质上完全不同的变量。许多实际的系统,如嵌入式系统、通讯网络、电力系统、化工过程系统、交通系统、机器人等,均可由混杂系统来描述。总之,混杂系统研究在理论和应用两个方面都具有重要意义。 本文以李雅普诺夫稳定性理论为基础,采用线性矩阵不等式的方法,对若干混杂系统的稳定性分析与综合问题进行了深入的研究。在稳定性分析方面,主要研究了时滞切换系统、一类具有非线性不确定的混杂系统以及分段线性仿射系统的稳定性问题。在综合方面,主要研究了离散时滞切换系统的状态反馈镇定、输出反馈镇定以及H_∞控制问题。具体来说,本文的贡献主要在以下几个部分: 1.对于连续时滞切换系统,以凸组合方式给出了系统渐近稳定的充分性条件,并给出了使该系统渐近稳定的切换方案设计;对于离散时滞切换系统,给出了任意切换条件下系统渐近稳定的充分性条件,为了进一步减少保守性,给出了使系统渐近稳定的凸组合条件以及切换信号的选取。 2.针对离散单时滞切换系统,提出了一个使系统渐近稳定的充分性条件,给出了该系统的无记忆状态反馈镇定和无记忆输出反馈镇定,并将结果推广到不确定离散时滞切换系统的鲁棒镇定。 3.针对离散多时滞切换系统,通过状态变量的转换,将时滞切换系统变为不含时滞项的切换系统。基于现有的结论,给出了该系统的带记忆状态反馈镇定和带记忆输出反馈镇定,并将结果推广到不确定离散多时滞切换系统的鲁棒镇定。 4.针对具有外部扰动的离散时滞切换系统,提出了使该系统具有H_∞性能γ的一个新的充分性条件,给出了该系统的无记忆状态反馈H_∞控制和带记忆状态反馈H_∞控制,并将结果推广到不确定离散时滞切换系统的状态反馈H_∞控
李文成[5]2011年在《不确定时滞系统的鲁棒H_∞控制》文中研究说明在控制系统的分析研究过程中,完全用数学模型来确切反映一个实际的被控对象几乎是不可能的;另一方面,在很多实际工业工程控制系统中,如轧钢过程,管道传输,网络信号传输等等都存在滞后现象,而这些时滞的存在会导致系统的不稳定或系统的动态响应性能下降,不能满足系统正常运行要求。因此,对不确定时滞系统的研究具有重要的理论意义和实际工程意义,也是当前控制理论领域研究的热点之一。近年来,对鲁棒控制理论的研究已有许多结论,但仍有许多问题需要一进步研究。本文在前人工作的基础之上,基于Lyapunov稳定性理论,利用线性矩阵不等式和积分不等式等分析工具,研究了复杂不确定时滞系统的鲁棒H_∞控制问题,主要内容如下:1.研究同时具有时变状态时滞和时变输入时滞的连续不确定线性系统,利用线性矩阵不等式和积分不等式方法,得到了不确定连续变时滞系统鲁棒稳定的充分条件和时滞依赖的鲁棒H_∞控制器的设计方法。采用Lyapunov-Krasovskii函数方法,所得到的结论不包含系统矩阵的假设,通过仿真验证了所设计控制器的有效性。2.研究同时具有时变状态时滞和时变输入时滞的离散不确定线性系统,利用Lyapunov函数和线性矩阵不等式方法,得到了不确定离散时滞系统鲁棒稳定的充分条件和系统鲁棒H_∞控制器的设计方法。通过仿真验证了所设计控制器的有效性。3.研究同时具有状态和控制时滞的连续不确定线性系统,在系统状态不能直接测量的情况下,利用Lyaponuv函数和线性矩阵不等式,给出了鲁棒渐近稳定的条件,设计了基于状态预估的鲁棒H_∞控制器。通过仿真验证了所设计控制器的有效性。4.研究同时具有状态和控制时滞的离散不确定线性系统,在系统状态不能直接测量的情况下,利用Lyapunov函数和线性矩阵不等式,分析了离散系统鲁棒渐近稳定的条件,设计了基于状态预估的鲁棒H_∞控制器。通过对系统参数优化,得到了系统允许的最小γ值。通过仿真验证证明了所设计控制器的有效性。
任舒翼[6]2009年在《不确定连续时滞系统的鲁棒控制研究》文中研究表明在实际工程应用中,我们经常遇到系统模型的不确定性,这些不确定性通常能给出某种大小的约束,这时我们可利用鲁棒控制理论来处理这种具有不确定性的系统模型。另一方面,在实际工业生产中不可避免地会出现滞后现象,这些滞后特性往往会严重影响控制系统的稳定性以及系统的性能指标。因此对时滞系统地研究一直是控制理论研究的热点之一。考虑到以上情况,本文研究了连续不确定时滞系统的H_∞状态反馈控制和H_∞输出反馈控制问题以及不确定广义时滞系统的时滞相关保性能控制问题。全文由以下五章构成:第一章介绍时滞不确定系统的鲁棒控制,包括时滞不确定系统的H_∞控制以及时滞不确定系统的保性能控制,并简单介绍了文章的主要工作。第二章介绍了本文的预备知识与数学基础,给出了几个重要的引理。第叁章讨论了一类存在状态滞后的不确定时滞系统的状态反馈鲁棒控制问题,同时给出了系统时滞依赖鲁棒可镇定的充分条件以及相应的状态反馈鲁棒控制器的设计方法。第四章讨论了一类含有状态滞后的不确定时滞系统的输出反馈鲁棒控制问题,得到了该输出反馈问题可解的充分条件,并给出了输出反馈鲁棒控制器及其LMI条件。控制器的设计方法及所有结果均由线性矩阵不等式给出,求解可通过内点法实现。第五章研究了含有范数有界参数不确定性的广义时滞系统的时滞相关保性能控制问题。本章首先对给出的广义时滞标称自治系统的稳定性进行分析,利用LMI方法,给出了时滞相关稳定性的充分条件,在此基础上,给出了不确定广义时滞系统的状态反馈鲁棒保性能控制器的存在条件和设计方法。
贾新春[7]2003年在《不确定系统的鲁棒分析及其控制综合研究》文中认为实际控制系统不同程度地存在着各种类型的不确定因素。因而,对于大多数实际控制系统,建立精确的数学模型是相当困难的。这必然导致,完全依赖于精确模型的现代控制理论不能被广泛地应用。鲁棒控制思想的出现使得现代控制理论和方法获得了生机,它架起了现代控制理论与工程应用之间的桥梁。 本文针对实际工程中常见的几种不确定现象(例如,参数不确定性、执行器故障、传感器故障、非线性摄动、时滞不确定性、性能不确定性等),系统地研究了线性不确定时变系统、线性不确定时滞系统、非线性时滞系统的鲁棒稳定性和鲁棒控制综合问题。全文主要分四部分:第一部分侧重于线性不确定时变系统的分段鲁棒控制问题;第二部分主要研究线性不确定时滞系统的可靠控制问题;第叁部分是关于非线性时滞(离散和连续)系统的时滞独立的鲁棒稳定性和鲁棒控制的研究;第四部分主要研究了非线性时滞连续系统的时滞相关的鲁棒稳定性和时滞相关的鲁棒控制器设计的问题。 本文的主要工作如下: 简要回顾了控制科学的发展历史,介绍了与本文有关的鲁棒控制理论发展状况。较详细地阐述了不确定系统的分段鲁棒控制、可靠鲁棒控制、保性能鲁棒控制、非线性摄动界的最大化、时滞相关鲁棒控制等方面的研究现状和本文相关的研究工作。 介绍了时滞系统的稳定性概念和相应的Lyapunov稳定理论,主要包括时滞独立鲁棒稳定和时滞相关鲁棒稳定的概念和有关结论。在此基础上,研究了一类非线性时滞系统的与时滞变化率相关的鲁棒稳定性问题,给出了一个基于LMI的充分判据,建立了计算最大时滞变化率上界的优化算法。
陈杰[8]2015年在《在机器人系统中神经网络智能控制技术的研究》文中研究说明机器人系统的轨迹跟踪控制问题是控制领域中的一个重要的研究课题,实际的机器人系统在运行过程中总是会出现一些不可避免的外界干扰、非线性以及不确定性等因素,对机器人系统的控制精度、可靠性以及动态性能产生很大的影响。因此研究复杂环境下机器人控制系统的轨迹跟踪控制问题具有极其重要的理论意义和实际应用价值。神经网络具有联想记忆、非线性逼近以及自适应能力,是一种能够解决复杂不确定非线性机器人控制系统的跟踪控制问题的有效方法,也是贯穿本文各个部分的关键技术。鉴于此,本文在深入研究神经网络控制理论的基础上,对机器人系统中的神经网络智能控制技术开展了系统的研究。本文的主要工作如下:(1)研究了神经网络稳定性理论。基于M矩阵和Lyapunov稳定性理论,研究了一类不连续时滞T-S模糊Hopfield神经网络的动力学行为,得到一个使不连续时滞T-S模糊Hopfield神经网络在其不动点全局渐近稳定的准则。此外,研究了一类不连续CohenGrossberg神经网络鲁棒自适应控制方法,通过设计一个自适应控制器,确保了不连续Cohen-Grossberg神经网络在其平衡点的稳定性。通过仿真实验来证明所设计鲁棒自适应控制器的可控性和可行性。(2)研究了神经网络智能控制技术。针对一类时滞T-S模糊神经网络模型提出了一种鲁棒滑模控制方法。通过采用线性矩阵不等式技术,对一类模糊T-S时滞神经网络的滑模控制方法进行研究。本文设计的滑模控制器可以实现时滞T-S模糊神经网络的鲁棒渐近稳定性,基于Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性以及跟踪误差渐近收敛于零。通过仿真实验分析,验证了所提出控制器的可靠性和鲁棒性。(3)针对一类带电机驱动的机器人控制系统,提出了一种鲁棒自适应神经网络控制方法。根据Lyapunov稳定性理论,专门设计了鲁棒自适应控制器,用以保证系统的鲁棒性和稳定性。通过采用反向推理法,首先给出一个期望的控制器,通过设计Lyapunov函数来保证系统的稳定性能,然后将期望控制器中的不确定项通过径向基函数神经网络来逼近,得到能使控制系统稳定的控制器。最后,通过仿真实验验证所得结果的鲁棒性和自适应性能。(4)提出了基于模糊神经网络的移动机器人自适应控制方法。通过整合应用模糊小脑神经网络和鲁棒自适应控制方法,实现对移动机器人系统准确的跟踪控制。基于Lyapunov稳定性理论,设计了鲁棒自适应模糊神经网络控制器,用以保证移动机器人系统的稳定性和鲁棒性。在控制器的设计过程中,使用模糊小脑神经网络来补偿移动机器人系统中的外部扰动和各种不确定性。通过Matlab软件对系统进行仿真实验,验证所设计控制器的有效性。(5)研究了不确定复杂环境下移动机器人的模糊滑模控制方法。通过联合自适应滑模控制和模糊高斯基函数神经网络方法,为移动机器人系统设计一个神经网络鲁棒自适应滑模控制器。通过Lyapunov稳定性理论验证了机器人控制系统的稳定性。针对系统的不确定性,使用模糊高斯基函数神经网络来进行逼近。通过数值仿真实验来验证所得结果,通过比较之前的鲁棒自适应控制结果表明,该控制方法是一种行之有效的控制方法,具有良好的性能和效果。
张果[9]2009年在《基于T-S模型的非线性系统的模糊控制》文中指出与传统控制相比,模糊控制具有两大不可比拟的优点:其一,它在许多应用中可以有效且便捷地实现人的控制策略和经验;其二,它不需要知道被控对象精确的数学模型就可实现较好的控制。日本学者Takagi T和Sugeno M在1985年提出的Takagi-Sugeno (T-S)模糊模型,给模糊控制理论研究及应用带来了深远的影响,使模糊系统稳定性分析上升到新的理论高度。本文分别基于T-S线性模型和T-S双线性模型,根据Lyapunov稳定性理论、鲁棒控制理论和H∞控制理论,结合线性矩阵不等式(LMI)技术,深入研究了模糊系统稳定性分析和稳定化控制问题。主要工作有以下几个方面:1.对带有时变时滞的T-S连续时滞模糊系统,考虑以前在推导过程中常被忽略的有用项而可能带来保守性这一问题,构造适当的模糊Lyapunov函数,得到了开环模糊系统时滞相关渐近稳定的充分条件。然后根据并行分布补偿算法,设计了状态反馈控制器,得到了闭环系统时滞相关渐近稳定的充分条件。2.对于带有不确定的T-S连续时滞模糊系统,基于模糊Lyapunov函数方法,引入带有时变时滞的模糊自由权值矩阵,给出了模糊系统时滞相关鲁棒H∞稳定的新的充分条件。自由权值矩阵的引入,去掉了时滞量导数小于1的约束条件。3.考虑公共Lyapunov函数方法的保守性,基于模糊Lyapunov函数方法和并行分布补偿算法,分别研究了时滞离散模糊系统的H∞稳定性和带有不确定的时滞离散模糊的鲁棒H∞稳定性。引入松弛变量,以线性矩阵不等式的形式分别给出了系统稳定的充分条件和控制器的设计方法。4.研究了一类用T-S双线性模型表示的非线性系统的稳定性分析和控制问题。首先,给出了带有不确定多输入模糊双线性系统鲁棒H∞稳定化的充分条件;然后,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时滞相关稳定控制并给出了控制器的设计方法;最后,考虑了基于静态输出反馈控制的模糊系统的稳定控制问题,以LMI形式给出了系统稳定的充分条件。5.考虑离散模糊双线性系统的稳定控制问题。首先,基于公共Lyapunov函数,给出了多输入离散模糊系统渐近稳定的充分条件;然后,研究了输入和状态都带有时滞的离散模糊系统,采用LMI处理方法,提出了模糊控制器的存在条件及设计方法;最后,基于分段Lyapunov函数及切换模型,同时考虑同一个子空间内不同模糊子系统之间的相互作用,得到了系统渐近稳定的充分条件。6.在控制器存在加性摄动的情况下,分别研究了带有时滞的连续、离散模糊双线性系统的非脆弱保性能控制。根据并行分布补偿算法,分别设计了模糊非脆弱保性能控制器,使得闭环模糊系统是渐近稳定的,而且对于一个给定的二次型性能指标,保证闭环系统的性能指标不超过给定的性能指标的上界。7.研究了一类用T-S双线性模型表示的非线性关联大系统的分散鲁棒控制问题。根据Lyapunov稳定性理论和分散控制方法,得到了关联大系统分散鲁棒镇定的充分条件及模糊控制器的设计方法。最后,对全文进行了概括性总结,并指出了有待进一步研究和完善的问题。
龚新平[10]2012年在《几类线性系统的容错控制器设计方法研究》文中研究指明控制系统的可靠性是保证系统正常运行的关键。在实际工业生产中，由于各种原因，系统内部的元件可能损坏，这时，我们设计的控制器在使用功能上，将会受到不同程度的影响。在系统发生故障的情况下，容错控制（Fault-Tolerant Control, FTC）能够自动补偿故障产生的影响以维护系统的稳定性和尽可能的恢复系统故障前的性能，使系统运行稳定可靠。由于长期不间断的执行控制任务，执行器是最容易发生故障的环节。在系统的容错控制设计中，对执行器的容错策略应是考虑的重中之重。因此，本文针对执行器可能发生故障的情况，首先，对离散多时滞系统的容错控制器设计问题进行了系统的研究；其次，对连续多时滞系统的容错控制器设计问题也进行了系统的研究，并且都得到了相关的结论；最后，提出了一种分步式容错控制器设计方法，并将该方法应用到线性连续系统、连续时滞系统、线性离散系统和离散时滞系统4类系统的容错控制问题中，取得了一些新的研究成果。全文的主要内容和研究工作如下：一、针对离散多时滞系统，利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法，得到了离散多时滞系统的容错控制器设计方法。首先，针对状态具有多个时滞的离散系统，分别采用无时滞记忆和有时滞记忆的状态反馈控制律，得到了系统存在状态反馈容错控制器和状态反馈H∞容错控制器的充分条件，以及系统存在无时滞记忆状态反馈保性能容错控制器的充分条件；其次，针对状态具有多个时滞的离散不确定系统，分别采用无时滞记忆和有时滞记忆的状态反馈控制律，得到了系统存在状态反馈鲁棒容错控制器和状态反馈鲁棒H∞容错控制器的充分条件，以及系统存在无时滞记忆状态反馈鲁棒保性能容错控制器的充分条件；最后，针对状态和控制输入同时具有多个时滞的离散系统，采用无时滞记忆的状态反馈控制律，分别考虑了在系统中没有不确定项和有不确定项的情况，得到了系统存在状态反馈容错控制器的充分条件，以及系统存在保性能容错控制器和H∞容错控制器的充分条件。上述结论都通过仿真分析得到了正确性和有效性的验证。仿真结果均能表明所设计的容错控制器不仅使得故障闭环系统是渐近稳定的，而且使得系统还满足一定的性能指标要求。二、针对连续多时滞系统，利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法，得到了连续多时滞系统的容错控制器设计方法。首先，针对状态具有多个时滞的连续系统，分别采用无时滞记忆和有时滞记忆的状态反馈控制律，得到了系统存在状态反馈容错控制器和状态反馈H∞容错控制器的充分条件，还得到了系统存在无时滞记忆状态反馈保性能容错控制器的充分条件，以及相应的最优保性能容错控制器和最优H∞容错控制器的设计方法；其次，针对状态具有多个时滞的连续不确定系统，分别采用无时滞记忆和有时滞记忆的状态反馈控制律，得到了系统存在状态反馈鲁棒容错控制器和状态反馈鲁棒H∞容错控制器的充分条件，还得到了系统存在无时滞记忆状态反馈鲁棒保性能容错控制器的充分条件，以及相应的鲁棒最优保性能容错控制器和鲁棒最优H∞容错控制器的设计方法；最后，针对状态和控制输入同时具有多个时滞的连续系统，采用无时滞记忆的状态反馈控制律，分别考虑了在系统中没有不确定项和有不确定项的情况，得到了系统存在状态反馈容错控制器、保性能容错控制器和H∞容错控制器的充分条件，以及相应的最优保性能容错控制器和最优H∞容错控制器的设计方法。上述结论都通过仿真分析得到了正确性和有效性的验证。仿真结果均能表明所设计的容错控制器不仅使得故障闭环系统是渐近稳定的，而且使得系统还满足一定的性能指标要求。其中：相对于一般的保性能容错控制器，得到的最优保性能容错控制器使得相应的系统性能上界更小，即保性能优化问题起到了优化系统性能上界的作用；最优H∞容错控制器设计问题能得到系统的最小扰动抑制度γ min，利用γ min，可以更有效的来设计一般的H∞容错控制器，即只要给定的H∞性能指标满足γ> γmin，则相应结论中的线性矩阵不等式必定是可行的，此时一定能够找到满足性能要求的H∞容错控制器。叁、针对线性连续系统，提出了一种分步式容错控制器设计方法，得到了系统的分步式H∞容错控制器和分步式保性能容错控制器的设计方法和设计步骤。当系统存在一些不可稳的执行器故障情况时，用已有的容错控制方法是得不到有效的容错控制器的，而利用分步式容错控制器设计方法能够很好的解决这个难题，只要系统在实际运行过程中还没有发生那些不可稳的故障情况，我们就可以正常的来设计相应的容错控制器使得系统是渐近稳定的并且还保持一定的性能。分步式容错控制器设计方法的思想是在保证系统渐近稳定的前提下，逐步地使得系统的性能保持得越来越好。在系统的被动容错控制理论研究中，这种方法具有一定的理论创新意义和实际应用价值。四、利用提出的分步式容错控制器设计方法，分别针对连续时滞系统、离散系统和离散时滞系统进行了容错控制器设计，得到了系统的分步式保性能容错控制器和分步式H∞容错控制器的设计方法和设计步骤。本文得到的分步式容错控制器设计方法的优点在于：当上述3类线性系统中存在不可稳的执行器故障情况时，利用已有的容错控制器设计方法来进行系统的容错控制器设计是不可行的，而利用本文得到的结论在可稳集非空的条件下仍然可以来进行系统的容错控制器设计。所设计的容错控制器使得系统是渐近稳定的并且还保持着一定的性能，按照某种已知的规律来设计分步的方法，还可以逐步地使得在执行器可能发生故障的情况下系统的性能保持得越来越好。
参考文献：
[1]. 不确定系统的鲁棒耗散控制研究[D]. 邵汉永. 东南大学. 2005
[2]. 不确定时滞系统鲁棒容错控制研究[D]. 马喜成. 兰州理工大学. 2007
[3]. 线性不确定系统D-稳定和D-镇定问题的研究[D]. 王旭. 浙江大学. 2006
[4]. 基于LMI的若干混杂系统稳定性分析与综合研究[D]. 卢建宁. 浙江大学. 2005
[5]. 不确定时滞系统的鲁棒H_∞控制[D]. 李文成. 东北石油大学. 2011
[6]. 不确定连续时滞系统的鲁棒控制研究[D]. 任舒翼. 曲阜师范大学. 2009
[7]. 不确定系统的鲁棒分析及其控制综合研究[D]. 贾新春. 西南交通大学. 2003
[8]. 在机器人系统中神经网络智能控制技术的研究[D]. 陈杰. 西安电子科技大学. 2015
[9]. 基于T-S模型的非线性系统的模糊控制[D]. 张果. 西安电子科技大学. 2009
[10]. 几类线性系统的容错控制器设计方法研究[D]. 龚新平. 哈尔滨工程大学. 2012
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