具有固定初始偏移的线性广义迭代学习控制系统的状态跟踪算法

本文研究线性广义系统存在固定初始偏移时的迭代学习控制问题.利用矩阵奇异值分解的方法,将广义系统转化为微分代数系统,再根据微分代数系统的性质,构建得到一种新的迭代学习控制算法,该算法由部分PD型算法和部分P型算法混合而成.利用压缩映射原理,证明在这种学习算法的作用下,系统的状态跟踪误差渐近收敛于零.为消除固定初始偏移的影响,本文进一步将初始修正策略应用到广义系统上,并由此构建得到相应的学习算法.证明在这种学习算法的作用下,可实现状态轨迹在预定有限时间区间上对期望轨迹的完全跟踪,且与初始偏移量的大小无关.仿真算例验证了算法的有效性.     

基于输出反馈的一类大型互联非线性系统的鲁棒全局实际镇定

本文研究基于输出反馈的一类大型互联非线性不确定系统的鲁棒全局实际镇定问题,该系统的非线性互联项满足小于一次的增长性条件,通过构造每个子系统收敛的状态观测器,并对观测器的状态作线性变换,得到鲁棒分散输出反馈控制器.当输出反馈控制律作用于该系统时,闭环系统是全局实际稳定的.     

Reduced-order observer of singular system with unknown inputs

For the general discrete singular system with unknown inputs, a new reduced-order observer is designed. Anumerical example is presented to illustrate the design algorithms.     

集值测度的弱Radon—Nikodym导数及弱集值随机变量条件期望的存在性

讨论了集值工存在弱Radon-Nikodym导数的充要条件,对弱紧凸集值随机变量给出了其条件期望存在时的一个特征。     

集值测度的Radon-Nikodym定理及集值算子的Pettis-Aumann积分表示

本文建立了 Ｂａｎａｃｈ空间集值测度的 Ｒａｄｏｎ－Ｎｉｋｏｄｙｍ定理,并给出了两类集值算子的Ｐｅｔｔｉｓ－Ａｕｍａｎｎ积分表示．