基于状态观测器的一类不确定系统的鲁棒预测控制

运用线性矩阵不等式方法,研究了一类具有范数有界不确定系统的鲁棒预测控制问题．在每一采样时刻预测状态值,将无限时域“min-max”优化问题转化为凸优化问题求解,得出状态反馈预测控制律;同时设计系统的全维状态观测器,使得到的控制律满足观测器增益Lp,从而保证了闭环系统的稳定性．仿真示例验证了算法的有效性．     

时滞不确定系统的鲁棒容错控制

研究了时滞不确定系统的鲁棒容错控制问题，就传感器失效故障和执行器失效故障两种情况，基于线性矩阵不等式(LMI)分别给出了有失效故障时闭环系统仍能渐近稳定的充分条件和控制器设计方法。该方法利用线性矩阵不等式可方便地得到容错控制器设计结果，避免了现有方法需要重复试验的过程。设计实例及仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于观测器的不确定性系统鲁棒保性能控制探析

针对系统状态不可测的具有范数有界不确定性和外界干扰的线性系统,给出了一种基于观测器的鲁棒H∞保性能控制方法,该方法不需要用试凑法选取参数,观测控制器不仅可以保证系统的稳定性,而且还可保证系统满足线性的指标和H∞的性能指标。     

基于状态观测器的广义系统鲁棒容错控制

针对执行器失效情形,利用广义Riccati方程,给出了基于观测器的广义系统鲁棒容错控制器的设计方法,并根据广义Riccati方程的参数化解,给出基于观测器的鲁棒容错控制器的参数化解.利用该方法设计的动态控制器使所得闭环系统既使在执行器失效和有系统参数不确定的情况下也都是正则、无脉冲、稳定的.数值例子验证了该方法的有效性.     

不确定网络化控制系统的鲁棒容错控制

提出了网络化控制系统(NCS)的一种建模方法.该方法采用时延估计法和在线取得时延法来获取时变时延,不仅解决了采样时差和时变时延难以估计的难点,而且大大简化了NCS的建模过程.针对NCS中传感器和执行器的失效问题,利用Lyapunov法给出了一种新的鲁棒容错控制算法.运用该算法设计的控制器可使系统在网络时延、故障和建模误差的共同干扰下依然稳定运行,而且该算法接近于普通的状态反馈设计,便于工程实现.实验结果表明,算法能使系统在传感器失效和建模误差的作用下保持鲁棒稳定性.     

不确定广义系统鲁棒容错控制

针对一类不确定性广义系统,运用线性矩阵不等式方法,给出了一种鲁棒容错控制器设计方法。利用该方法设计的闭环系统,对执行器发生故障具有完整性,而且对所有的容许的参数不确定性具有鲁棒性。最后用一个数值例子验证了该设计方法的有效性。     

时变时滞连续系统的鲁棒容错控制

研究了不确定时变时滞线性连续系统存在有界参数不确定时的容错控制问题,对传感器和执行器的实效问题进行了讨论,提出了保证系统鲁棒稳定的设计算法,研究结果表明,该算法能保障系统的容错性和稳定性,其仿真数值结果验证了该方法的有效性。     

基于时滞状态反馈的D稳定鲁棒容错控制

针对时滞不确定受控对象,在状态反馈的基础上引入时滞状态反馈,基于Lyapunov稳定性理论和Riccati方程,给出线性离散一步时滞不确定系统对传感器失效具有D稳定鲁棒容错性需满足的一个充分条件和控制器的设计方法.利用该方法设计的闭环系统,在传感器发生故障时仍能保证稳定并具有一定的性能.仿真结果表明,引入时滞状态反馈后,系统的动态平稳性优于仅采用状态反馈的控制效果;经仿真结果比较,指出了时滞状态反馈增益矩阵的选取原则.进而对系统采用仅有一步时滞状态反馈的控制律,仿真结果证实了此方法的有效性.     

不确定中立型时滞系统的鲁棒容错控制

研究不确定中立型时滞系统的鲁棒容错控制问题,就执行器失效故障和传感器失效故障两种情况,分别给出失效故障时闭环系统仍能渐近稳定的充分条件及控制器设计方法．     

对一类不确定时滞线性系统的鲁棒容错控制研究

通过对线性时滞系统及参数不确定时滞系统的容错控制问题进行讨论,利用Riccati方程和Lyapunov稳定性定理,对此类模型的容错控制问题进行研究,并给出各种故障模式相应的容错条件     

基于时滞状态反馈控制系统的鲁棒容错控制

针对线性不确定时滞系统,提出了考虑传感器和执行器故障的一类鲁棒容错控制问题．通过采用带有时滞项的状态反馈,利用Riccati方程和Lyapunov稳定性理论,分别给出了传感器故障、执行器故障和同时故障模式下的容错控制条件．最后,给出仿真数例以说明该方法的可行性和有效性．     

采用多项式结构的机器人鲁棒自适应控制

提出了一种新颖的鲁棒自适应控制策略,采用简单的多项式结构,不需传统的回归矩阵计算,而唯一需要了解的只是系统的阶数和输出的位置及速度状态,能够有效地克服通常难于建模的摩擦力和外部扰动影响,最后保证全局的指数稳定或全局一致最后有界．二自由度机器人的仿真证明了该法的有效性．     

一类线性串联不确定系统的鲁棒容错控制

研究了具有串联结构的线性不确定系统的鲁棒容错控制问题．针对执行器失效故障，证明了对于两级串联结构的线性系统，可分别设计两个单级状态反馈容错控制器，通过求解两个Riccati不等式，得到整个系统的容错控制器．用该方法设计的闭环系统，在执行器发生故障时具有完整性，而且，对于系统的参数不确定性具有鲁棒性．     

宏观经济系统的鲁棒控制

考虑参数不确定性对一类宏观经济系统的影响,研究了宏观经济系统的鲁棒控制问题,给出系统的鲁棒控制律以及经济系统鲁棒稳定的条件,鲁棒控制律保证了宏观经济系统稳定的运行,同时可以使国民产总值在短时间内跟踪总需求,通过仿真验证了该算法的有效性．     

基于随机化算法的鲁棒控制器设计

将学习理论与鲁棒控制相结合,采用随机化算法针对实参数不确定系统讨论了鲁棒控制器的设计问题,研究表明,在不考虑最坏情况的意义下,随机化算法可以显著降低计算复杂性,另外,当不确定区间参数以多线性非线性的方式出现在特多项式系数中时,采用随机算法具有明显的优点并且是非常有效的。文中给出了计算实例。     

多变量解耦鲁棒控制的遗传优化方法

提出一种基于遗传算法的鲁棒准优势化算法。该算法将鲁棒对角优势和遗传算法相结合,综合考虑各摄动系统的关联性,搜寻最优的鲁棒解耦控制器。用该算法对一参数不确定性工业对象进行了鲁棒系统设计,结果表明该设计方法比多模型加权准优势化算法具有更好的鲁棒稳定性和鲁棒性能,因而更适于实际工程应用。     

基于阶梯化脉冲响应模型的鲁棒预测控制器

基于阶梯化脉冲响应模型，进行一种简单预测控制器的再设计，提出了一种鲁棒预测控制器，证明了建模误差在一定范围内，可保证预测控制器是鲁棒稳定的，并使得闭环系统在存在建模误差和未知常值扰动情况下无静态跟踪误差．最后用仿真研究验证此算法的鲁棒性．