一类分层非结构化P2P系统的随机优化

对于一类利用中心式构架和分布式构架各自优点的分层非结构化P2P系统,通过定义一种Markov切换空间模型来描述其动态组划分切换行为,从而导出相应的系统性能优化问题.同时还在Markov决策过程理论的基础上给出了关于性能指标的参数化梯度优化算法,并通过相应的实例仿真验证了算法的有效性.     

切换系统的自适应广义预测控制

针对一类切换系统研究了含有输出预测误差的自适应广义预测控制问题．切换律由有限个子系统的输出预测误差确定．对于单个子系统和多个子系统两种情况,证明了所提出的广义预测控制直接算法能够保证系统的全局收敛性．该算法克服了传统自适应控制固有的收敛速度慢且暂态误差较大的缺点．     

一类不确定模糊脉冲切换系统的H∞控制

研究了一类参数不确定的模糊脉冲切换系统在任意切换下的H_∞控制问题.利用Lyapunov稳定性理论与线性矩阵不等式方法,给出了连续的脉冲切换系统满足H_∞性能的充分条件,并把这个条件转化为一个线性矩阵不等式,便于实现.     

基于驻留概率信息方法的离散切换系统的鲁棒H_∞控制

切换系统由一组子系统和切换规则组成,其中切换规则对系统的稳定性及动态性能起着至关重要的作用.不同于现有的切换规则,文章针对一类子系统为离散时滞系统的切换系统,利用系统停留在每个子系统的概率信息,引入驻留概率信息,研究系统的鲁棒H_∞控制问题.基于多Lyapunov泛函和线性矩阵不等式方法,给出切换系统的鲁棒H_∞均方稳定的充分条件.需要指出的是,最终系统的稳定条件依赖于系统的驻留概率信息.最后,通过仿真算例证明所用方法的有效性.     

一类Lurie切换系统的H_∞性能分析

考虑了一类Lurie时滞切换系统的H_∞性能问题,用矩阵不等式和Lyapunov函数给出了切换律的构造,所得结果一矩阵不等式形式表示,便于实现.     

一类基因调控批式流加发酵的时滞切换系统多目标优化

针对一类非耦联批式流加发酵生产1,3-丙二醇(1,3-PD)问题,综合考虑反应过程中存在的时间延迟及dha调节子的调控作用,得到了一个含细胞内外要素及调节子等各物质浓度变化的非线性时滞切换系统.为最大化1,3-PD产量的同时提高甘油的转化率,以甘油和碱的流加速率、切换时刻为决策变量,建立了包含时滞切换系统和状态不等式约束的多目标优化模型.利用Normal Constraint(NC)方法,将多目标优化转化为一系列单目标优化问题,讨论了含多个时滞量的梯度计算公式,构造了基于序列二次规划方法的数值优化算法(MPA-SQP),通过大规模优化计算,得到了有参考价值的Pareto解.     

具有时变采样周期的水箱液位系统保性能控制

研究了具有控制输入饱和约束和时变采样周期的水箱液位系统保性能控制问题.首先,基于液体动力学对水箱液位系统进行建模,并用M序列激励水箱得到的实测数据进行模型验证.其次,根据采样周期的不同,将液位系统建模成一个具有多个子系统的离散时间切换系统.基于李雅普诺夫稳定性原理及平均驻留时间方法,给出具有控制输入饱和约束的最优保性能的状态反馈控制器存在条件,并将控制器增益的求解转化为一个凸优化问题.最后,将控制算法应用于水箱液位系统实验平台.实验结果验证了控制算法的有效性.     

一类切换线性系统的慢切换镇定设计

研究一类线性切换系统的慢切换镇定设计问题.基于时间驱动和状态反馈驱动相结合的思想,在系统存在稳定凸组合的基础上介绍了非保守的切换设计.对切换线性系统设计了两种新的切换规则,分别使系统渐近稳定和指数稳定在设计的切换规则下,类李雅普诺夫函数在状态反馈期允许增加固定的比例.切换设计不仅能降低切换频率还能给出状态驱动持续时间的一个下界.最后,数例仿真验证了切换设计的有效性.     

不确定变时滞Lurie切换系统的H_∞记忆输出反馈控制

在基于Lyapunov-Krasovskii泛函、Schur补引理及矩阵不等式方法下,讨论了一类具有变时滞不确定性Lurie切换系统,在切换状态输出反馈策略下,得到了鲁棒H_∞控制性能要求下可行解存在的充分性判据,为系统的综合提供了可行性判据.设计了有记忆的输出反馈控制器以及切换规则,且有记忆控制器的设计,为系统的稳定性分析及控制器的综合提供了更多的自由度,最后的结果转化为线性矩阵不等式给出,通过数值仿真,验证了定理的有效性和实用性.     

一类线性系统的数值控制设计

主要讨论了具有不稳定切换子模型的切换线性系统的稳定性问题.首先考虑了通过设计切换律来达到切换线性系统的稳定性问题.然后研究了切换线性控制系统可镇定性问题,通过设计控制律和切换律得到系统可镇定的判据.     

异步切换下一类带有时变时滞非线性切换系统的指数镇定

研究了在异步切换下一类带有时变时滞非线性切换系统指数镇定问题,其中控制器的切换时刻滞后于系统的切换时刻.构造了与参数相关的LyapunovKrasovskii函数,且在控制器与子系统不匹配区间内增加.利用矩阵不等式和平均驻留时间相结合的方法,建立了时变时滞非线性切换系统在异步切换下指数镇定的充分条件.另外,在异步切换下通过矩阵的特殊变形,最终设计出控制器.最后给出仿真算例验证了所得结果的有效性.     

任意切换线性系统的鲁棒镇定及其DC-DC变换器切换控制

针对具有任意切换序列的不确定线性切换系统,提出一种鲁棒镇定切换控制律设计方法.通过求解一组线性矩阵不等式,计算切换系统的共同鲁棒控制Lyapunov函数,进而构造一个双自由度的切换状态反馈控制律.应用共同鲁棒控制Lyapunov函数性质和切换控制理论,证明所提切换控制律的鲁棒渐近稳定性和逆最优性及共同鲁棒扇形裕度(0.5,∞).最后以DC-DC升压变换器切换控制为例,仿真验证文章方法的有效性和实用性.     

基于Bouc-Wen模型的迟滞非线性系统自适应控制

智能执行器中的迟滞特性严重影响控制系统的精度和稳定性.文章采用Bouc-Wen模型来描述迟滞特性,并融合该模型设计自适应控制器.对于Bouc-Wen模型的解特性未知,影响控制器的设计.首先通过傅立叶变换得到该模型的近似解,然后提出了预设自适应控制方法来保证系统跟踪误差的暂态和稳态性能.仿真结果验证了该方法的有效性.     

时滞非线性连续切换系统观测器设计

针对非线性时滞切换系统进行了观测器设计.通过构造李雅普诺夫Krasovskii泛函、利用线性矩阵不等式与平均驻留时间的策略,提出切换系统的增益矩阵设计,讨论了在切换系统无扰动的情况下误差切换系统指数渐近稳定的充分条件.在此基础之上进一步研究了具有扰动影响时,误差切换系统具有H_∞性能指标的线性矩阵不等式条件.其次把结果推广到误差切换系统有共同Lyapunov函数的情况,也进一步简化为没有时延的情况.最后给出仿真例子,显示切换系统的观测器设计是行之有效的.     

具有丢包补偿网络化控制系统的量化反馈稳定性分析

针对受丢包和量化反馈问题约束的网络化控制系统,研究了零输入补偿策略和保持输入补偿策略与系统稳定性的关系.丢包补偿策略是决定网络控制系统性能的关键因素之一,量化效应的存在使两种补偿策略对系统的影响与以往的结果产生一些区别.文章采用以连续丢包数作为切换信号的切换量化器,量化密度根据网络负荷情况动态调节,利用受限切换系统方法得到了网络控制系统分别使用零输入策略和保持输入补偿策略时的稳定性分析方法.所得到的稳定性判据具有更小的保守性.进一步比较了两种丢包补偿策略在不同情形下对系统稳定性的影响.从理论分析及仿真结果可知,这两种丢包补偿策略各有优劣,分别适用于两种不同的情况.     

线性时变切换系统的渐近稳定性研究

考虑一类线性时变切换系统的渐近稳定性.基于矩阵测试理论,文中给出线性时变切换系统在周期切换和等时切换下渐近稳定的充分条件,并通过仿真实例说明结论是正确的.     

若干类时滞切换系统的稳定性问题

主要研究了镇定切换系统的鲁棒稳定性问题.用切换lyapunov函数方法,通过定义指标函数,讨论了基于切换lyapunov函数的若干类时滞切换系统的稳定性问题,用矩阵不等式研究了时滞,时滞摄动和不确定时滞的切换系统的鲁棒稳定性.     

NORMAL切换系统在干扰下的性质

考虑了具有有界干扰NORMAL切换系统的稳定性分析,运用Lyapunov函数给出了干扰的界限.主要解决了切换系统在有界干扰下的稳定性分析,给出了当系统干扰满足一定的条件时,切换系统在任意的切换条件下轨迹渐近稳定.同时讨论了带干扰的线性切换系统的镇定问题.问题的讨论中对系统的要求少,因此更具一般性.     

多智能体系统的性能优化

探讨多智能体系统的性能优化及相关问题.多智能体系统性能优化问题是指给定性能评价指标,设计分布式协议或者在某类分布式协议下优化通信拓扑的边权重或设计通信拓扑图,使系统以最优的性能完成既定任务.按性能指标的评价对象,可将多智能体系统性能优化问题分为基于系统整体性能的优化和基于个体性能的优化.文章首先针对系统整体性能优化问题,分别介绍了多智能体系统的快速一致性问题和综合最优控制问题;并基于线性二次型最优控制理论,得到领航者——跟随者多智能体系统达到一致的最优拓扑是星拓扑.其次,对个体性能优化问题,介绍了利用博弈论研究这一问题的相关成果;并基于零和博弈,得到存在两个竞争性领航者的多智能体系统最优拓扑的判别条件.最后,对这一领域的未来发展趋势做出了一些展望.     

V^2C控制buck变换器的动力学分析及混沌控制研究

利用改进的最大李雅普诺夫指数分析了V^2C控制buck变换器中的动力学行为,通过分析切换面两侧子系统的几何关系,给出了不可微点处雅克比矩阵的补偿方法,显著提高了切换系统中动力学行为的分析精度.基于增加系统状态变量之间关联性能够削弱混沌的原则,在系统中加入了关联强度参数,并利用粒子群算法寻优出使系统稳态和瞬态性能最佳的参数,达到了消除混沌的目的.最后,通过仿真和实验验证了上述方法的可行性.