事件触发驱动的非线性系统有限时间状态估计器设计

主要研究了带有时滞的非线性系统基于事件触发的状态估计器.首先,利用事件触发机制建立系统中的状态估计器,并用Lyapunov函数使系统在有限时间内均方有界.其次,基于H_∞有界条件,得到了有限时间内系统H_∞有界准则.最后,通过一个数值例子说明了所得结果的有效性.     

离散时间线性切换系统的事件触发控制

提出了离散时间线性切换系统的事件发生器和混杂控制器的联合设计问题,利用分段Lyapunov函数方法和平均驻留时间技术分析了离散时间线性切换系统指数稳定性,并通过线性矩阵不等式建立了事件发生器和混杂控制器共同存在的充分条件.结果扩展到了自触发控制技术,即下一次控制律的刷新是由当前触发时刻系统状态决定的.最后,通过仿真说明了结果的可行性和有效性.     

混合时滞复值神经网络的事件触发状态估计北大核心CSCD

研究了事件触发机制下混合时滞复值神经网络的状态估计问题.首先基于测量输出设计了事件触发机制,有效降低了估计器更新的频率.在触发机制中引入了等待时间,以此避免了采样中的Zeno现象.运用Lyapunov方法和复值矩阵的性质,建立了估计误差系统全局渐近稳定的充分性判据,并基于线性矩阵不等式技巧给出了复值增益矩阵K的求解算法.最后的数值例子验证了理论成果的正确性和有效性.     

基于混合时滞观测器的混合反馈控制

对于一类具有状态和有限自动机输出时滞的离散混合系统,研究基于混合时滞观测器的混合反馈控制问题.通过系统线性部分和离散事件部分的Lyapunov函数构造了整个时滞系统的混合Lyapunov函数,进一步,给出混合反馈控制的设计方法且证明了闭环系统的稳定性.仿真例子说明该方法的有效性.     

DoS攻击下多智能体系统的事件触发编队控制

文章研究了拒绝服务(DoS)攻击情况下多智能体系统基于事件触发的编队控制问题.首先,基于系统状态构造了一种滑模编队控制算法,有效地克服外部干扰并实现时变编队.为了避免控制资源浪费,将事件触发策略应用于多智能体系统的编队控制中,并对奇诺(Zeno)现象的避免进行了详细的分析.假设DoS攻击是周期性发生的,针对具有DoS攻击的多智能体系统,提出了一种改进的触发机制,使其仍然能完成编队控制任务,并通过Lyapunov函数法和归纳法证明了控制系统的稳定性.最后,仿真结果验证了该方案的有效性.     

基于事件触发的复杂网络系统的状态估计

为减轻网络负荷,引入了基于信息采样的事件触发机制,在此基础上研究了一类具有随机节点结构的复杂网络系统的状态估计问题,其主要目的是分析和设计可靠性的状态估计器.考虑时滞对信号传输的影响,首先给出了带有时间延迟的复杂网络系统的状态估计模型,然后通过利用李雅普诺夫泛函稳定性理论和线性矩阵不等式技术,给出了在事件触发机制下系统估计误差均方渐进稳定和状态估计器存在的充分条件,最后通过数值例子验证了该方法的有效性.     

基于观测器的切换模糊系统的事件触发控制

本文针对一类含有执行器饱和的网络化切换模糊系统,在系统状态不可测的情况下,通过设计状态观测器来估计系统中的不可测状态变量,基于事件触发机制设计了观测器的控制器,用凸组合法来处理执行器饱和对系统性能的影响,并利用多Lyapunov函数理论和平均驻留时间方法证明了闭环系统的稳定性。数值仿真实例验证了提出方法的有效性。     

基于事件触发控制带有多时变时滞的主从系统同步

研究了基于事件触发机制下带有多个时变时滞的主从系统同步问题.事件触发机制的提出,使得在实现主从系统同步的过程中,可以有效降低数据传输量,减轻网络带宽的压力.通过Lyapunov稳定理论和线性矩阵不等式的方法,得到了带有多时变时滞的主从系统同步的充分条件.最后,通过MATLAB仿真,验证了所提出同步准则的有效性.     

基于自适应事件触发的复杂网络的非脆性安全同步控制

研究了网络攻击环境下具有随机动态行为和时变时滞的复杂网络的非脆性同步控制问题.首先,为了能更好地节约通信资源,采用了分散式的自适应的事件触发机制.其次,考虑到控制器执行时会产生一些小的增益变化,为了处理这一问题,在设计控制器的时候,通过插入不确定项的方法引进了非脆性的概念.随后,由于网络通信时可能会发生网络攻击行为以及产生时滞,建立了一个新的复杂网络安全同步误差模型,应用随机性分析的技术以及Lyapunov稳定性方法,得到了误差系统渐近稳定的充分条件,然后通过求解线性矩阵不等式的方法得到了控制器增益和自适应事件触发机制的参数矩阵.最后,选取一个数值仿真例子来验证本文所提方法的有效性.     

基于actor-critic算法的分数阶多自主体系统最优主-从一致性控制

研究了分数阶多自主体系统的最优主-从一致性问题.在考虑控制器周期间歇的前提下,将分数阶微分的一阶近似逼近式、事件触发机制和强化学习中的actor-critic算法有机整合,设计了基于周期间歇事件触发策略的强化学习算法结构.最后,通过数值仿真实验证明了该算法的可行性和有效性.     

基于事件触发的时滞Lur’e系统主从同步研究

研究了基于事件触发采样控制的时滞混沌Lur’e系统主从同步问题.首先考虑了系统中包含的传输时滞构造了系统时滞模型.然后,通过构造三重积分项的Lyapunov-Krasovskii泛函,并结合Wirtinger积分不等式和凸组合技术对Lyapunov-Krasovskii泛函的导数进行估计,给出了混沌系统主从同步的充分条件.所提出的事件触发机制应用于主从同步研究中,可以有效地减少采样数据传输,缓解网络带宽压力,提高网络带宽利用率.最后,通过时滞蔡氏电路的数值仿真,验证了所提出同步准则的有效性.     

基于基扩展的快时变多径信道建模与估计

建立了离散化时变信道的简化模型,能够同时反映出高速移动通信环境中的快时变与多径传播两种特性;建立了快变信道的基扩展逼近模型,同时对基函数扩展阶数和系数进行优化,以进一步降低模型算法的复杂度;建立了适用于快变信道的帧格式优化模型,优化系统导频数,进一步提高系统的传输效率.对三种典型的基函数(复指数基、离散卡洛基和多项式基)进行了性能分析,并从精度、稳健性、复杂度等方面进行了比较.根据新的离散化时变信道模型,建立了基于Jakes模型的快变多径信道仿真器,搭建了一个实用的通信系统仿真平台,通过仿真系统的BER性能验证了所建模型的有效性.     

基于小增益定理的非线性系统的事件触发控制

利用一个指数小增益定理,对一类非线性控制系统提出一种事件触发控制策略.利用该策略,实现了该系统指数渐近稳定,同时有效避免了Zeno现象的发生,最后数值模拟验证了结论的有效性.     

基于事件触发的模糊网络时滞系统的容错控制

本文针对一类模糊网络时滞系统,提出了一种事件触发控制方法。首先应用平行分布补偿算法(PDC)和平均驻留时间方法,给出了模糊网络时滞系统控制器的容错设计方法;在此基础上,应用Lyapunov函数理论以及线性矩阵不等式(LMIs)方法,证明了的模糊网络时滞系统指数稳定性。最后仿真结果进一步验证了所提出方法的有效性。     

�����ڷ����Ǹ����ݵ�ָ����������̬�ֲ�

本文研究了一种可用于分析非负数据的新的分布族. 它用一个随机表示来定义, 是一个半正态随机变量与一个指数随机变量的幂的混合. 其密度函数和性质, 包括风险函数, 矩和矩母函数被导出. 该分布族的实用性和灵活性通过一个实例用最大似然程序被阐明.     

大系统关于部分变元的指数稳定性

本文利用Lyapunov函数法讨论了大系统关于部分变元的指数稳定性,得到了一些定理.通过把高阶系统看作低阶关联子系统的复合,从而使独立子系统的部分变元指数稳定性反映了整个系统同样的特性.     

Robin型边界阻尼波动方程的半离散一致指数稳定逼近

对一维Robin型边界阻尼波动方程构造了一个新的等距网格上的半离散有限差分格式,该格式没有数值粘性项,且可以保持系统的一致指数稳定性.通过引进一个新的辅助函数,利用Lyapunov函数方法证明了半离散格式的一致指数稳定性.数值实验验证了理论结果.     

事件触发下多智能体系统规定时间二分一致性

针对线性合作竞争多智能体系统(MAS),考虑到可能受到的外部干扰,研究了系统基于事件触发机制的规定时间二分一致性控制问题.首先,设计干扰观测器估计系统受到的外部干扰,且针对每个智能体给出了事件触发条件,以减少智能体间的通信频率,节省有限的通信网络资源,同时证明避免了Zeno现象,其次,为了明确地预先分配稳定时间,结合干扰观测器的估计值,设计了一种合作和竞争并存拓扑结构的规定时间事件触发控制协议,以保证所有智能体在受到外部干扰的情况下仍然达到二分一致.最后,利用仿真实例验证了所提出方法的可行性和有效性.     

线性变参数系统事件触发插值预测控制

针对带有不确定性有界扰动的线性变参数约束系统,提出了一种事件触发插值模型预测控制方法.引入插值策略令优化问题的解将表现为当前时刻系统预设的反馈控制律的参数化形式,以降低优化问题求解变量的数量进而减少系统的计算负担.通过将来自系统调度参数变化的乘性扰动和每一时刻输入的加性扰动叠加构建有限步紧缩约束集,求解名义系统的优化问题得到最优解,并以名义系统和实际系统出现足够大的偏差作为触发条件,与插值系数和鲁棒约束集相关的触发阈值将在线计算.证明了所提出方法的递归可行性以及区域输入-状态稳定性,最后以一个数值例子验证了该方法.     

输入带有时滞的线性系统的镇定

考虑带有输入时滞的线性系统的镇定问题.通过把时滞写成一阶传播方程,带有输入时滞的镇定问题转化为常微分方程和一阶双曲方程组成的串联系统的镇定问题.与现有Backstepping方法不同,文章给出了新的变换,其核函数是一阶倒向向量值常微分方程,这使得控制的设计更加简单.文章给出了新的状态反馈控制器,并证明了闭环系统解的适定性和指数稳定性.数值模拟说明,给出的方法是非常有效的.