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基于Luenberger观测器的不确定系统鲁棒状态反馈设计赵东东;闫磊;周兴文;耿宗盛;阎石
【期刊名称】《上海交通大学学报》
【年(卷),期】2024(58)4
【摘要】针对不确定系统测量输出矩阵含有不确定参数的问题,提出一种基于新龙伯格(Luenberger)类型观测器的鲁棒状态反馈设计方法.首先,针对实践中状态变量难以测量的问题,通过观测状态的反馈来进行观测器设计,考虑不确定系统中测量输出矩阵含有不确定参数的情况,设计一种新龙伯格类型观测器;其次,在新龙伯格类型观测器基础上,结合多仿射表示和松弛变量框架,得到与李亚普诺夫函数相关的凸线性矩阵不等式(LMI)条件,进而对闭环系统进行基于线性矩阵不等式组的鲁棒稳定性分析;最后,通过实验检验上述条件的可行性,证明该方法的实用性和有效性.
【总页数】6页(P492-497)
【作者】赵东东;闫磊;周兴文;耿宗盛;阎石
【作者单位】兰州大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP13
【相关文献】
1.基于降维观测器状态反馈系统的鲁棒容错控制
2.基于状态观测器的一类不确定性线性系统鲁棒保性能控制器设计
3.基于滑模状态观测器的不确定控制系统鲁棒性
诊断4.基于状态观测器的一类不确定系统的鲁棒预测控制5.一类不确定非线性系统的鲁棒状态观测器设计
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基于H∞观测器原理的模糊自适应控制器设计
张化光;黎明
【期刊名称】《自动化学报》
【年(卷),期】2002(028)006
【摘要】针对一类非线性系统提出一种利用观测器原理来求解干扰抑制项和控制器参数的新型模糊自适应控制方法.通过寻求线性矩阵不等式(LMI)的可行解来得到具有H∞跟踪性能的模糊自适应观测器.并证明了如果该观测器具有H∞跟踪性能,则由该观测器参数构成的控制器,可以保证闭环系统稳定.
【总页数】5页(P969-973)
【作者】张化光;黎明
【作者单位】东北大学电气自动化研究所,沈阳,110004;东北大学电气自动化研究所,沈阳,110004
【正文语种】中文
【中图分类】TP273.4
【相关文献】
1.基于观测器设计的随机非线性时滞系统模糊自适应动态面控制 [J], 李悦;佟绍成
2.基于FPGA的汽车主动悬架模糊自适应PID控制器设计 [J], 马克;米林;谭伟;王苏磊
3.一种基于Labwindows和Matlab的模糊自适应PID控制器设计 [J], 史智学;高静
4.不确定变时滞系统的状态观测器与基于观测器的鲁棒控制器设计 [J], 关新平;林
志云;段广仁;李泉林
5.基于PAC的在线模糊自适应PID控制器设计 [J], 刘尚争;刘群坡;朱清慧
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基于观测器的具有反馈增益变化的广义系统H∞控制
基于观测器的具有反馈增益变化的广义系统H∞控制
陈跃鹏;张庆灵;翟丁
【期刊名称】《自动化学报》
【年(卷),期】2004(030)001
【摘要】介绍了一类广义系统H∞控制器的设计过程.通过设计基于观测器的具有反馈增益变化的广义控制器,借助于带有广义约束的广义代数Riccati不等式(GARI),给出闭环广义系统容许且传递函数的H∞范数有界的充要条件.通过解带有广义约束的GARI得到该控制器的设计方法,并且控制器的参数矩阵只需使观测器容许.
【总页数】4页(151-154)
【关键词】广义系统H∞控制;反馈增益变化;GARI
【作者】陈跃鹏;张庆灵;翟丁
【作者单位】东北大学理学院,沈阳,110004;东北大学理学院,沈阳,110004;东北大学理学院,沈阳,110004
【正文语种】中文
【中图分类】TP13
【相关文献】
1.具有仿射增益的非线性系统观测器及自适应观测器设计 [J], 王慧; 贾利东
2.基于高增益观测器的SISO非线性系统模糊自适应输出反馈控制[J], 任长娥; 佟绍成
3.基于高增益观测器的船舶动力定位系统的输出反馈控制 [J], 杜佳璐; 杨杨; 郭晨; 李广强。
广义系统h_∞降阶控制器的设计广义系统H_∞降阶控制器的设计引言：广义系统是一类多变量非线性时变系统，其模型描述较为复杂，控制设计难度较大。
H_∞降阶控制器是一种应用于广义系统的控制方法，能够有效地降低系统的复杂性，提高控制性能。
本文将介绍广义系统H_∞降阶控制器的设计原理和方法。
一、广义系统的特点广义系统是一种多变量非线性时变系统，其特点是系统的状态空间维数较高，参数随时间变化较大。
这使得广义系统的建模和控制设计变得复杂。
传统的控制方法往往难以应用于广义系统，因此需要采用一种更为先进的控制策略。
二、H_∞降阶控制器的原理H_∞降阶控制器是一种基于H_∞控制理论的控制器设计方法，通过将系统状态空间降阶，将高维的广义系统转化为低维的系统，从而简化控制器设计过程。
H_∞降阶控制器采用广义系统的最优降阶模型，通过优化控制器参数，使得系统的H_∞性能达到最优。
三、H_∞降阶控制器的设计步骤1. 确定广义系统的模型：根据实际问题，建立广义系统的数学模型，包括系统的状态方程和输出方程。
2. 确定控制器的结构：根据广义系统的特点，选择合适的控制器结构，常用的包括线性控制器、非线性控制器和模糊控制器等。
3. 降阶模型的构建：根据广义系统的特征，通过降阶技术将系统的状态空间维数降低，得到降阶模型。
4. 优化控制器参数：利用优化算法，对控制器的参数进行优化，使得系统的H_∞性能达到最优。
5. 控制器的实现：根据优化后的控制器参数，设计实现控制器的硬件或软件。
四、H_∞降阶控制器的优势1. 提高系统的性能：H_∞降阶控制器能够有效地降低系统的复杂性，提高系统的稳定性和鲁棒性。
2. 简化控制器设计：通过降阶技术，将高维的广义系统转化为低维的系统，简化了控制器的设计过程。
3. 适用性广泛：H_∞降阶控制器适用于各种复杂的广义系统，具有很高的通用性和适应性。
五、H_∞降阶控制器的应用领域H_∞降阶控制器在工业控制、航空航天、机器人等领域都有广泛的应用。
时变时滞的Lurie控制系统的H∞状态反馈控制器的设计樊冲;包俊东
【期刊名称】《内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）》
【年(卷),期】2010(039)001
【摘要】针对一类状态和控制输入同时存在的具有时变的Lurie控制系统,利用Lyapunov泛函和线性矩阵不等式(LMI),研究了该系统的渐近稳定性及H∞状态反馈控制器的设计问题,给出系统无记忆渐近稳定且具有H∞性能的一个LMI条件.通过对受条件约束的线性矩阵不等式的描述,给出系统存在γ次优状态反馈H∞控制律的设计方法.利用Matlab工具箱给出一个算例,验证了设计方法的优越性和有效性.
【总页数】5页(P22-26)
【作者】樊冲;包俊东
【作者单位】内蒙古师范大学,数学科学学院,内蒙古,呼和浩特,010022;内蒙古师范大学,数学科学学院,内蒙古,呼和浩特,010022
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.带马尔科夫跳的模态相关时变时滞随机系统的状态反馈控制器设计 [J], 马莉;达飞鹏;吴凌尧
2.时变时滞不确定性系统的状态反馈控制器设计 [J], 程储旺;孙优贤
3.时变时滞奇异摄动Lurie系统的控制器设计 [J], 孙凤琪
4.时变时滞奇异摄动不确定控制系统的状态反馈控制器设计 [J], 陈爽
5.时变时滞Lurie控制系统的绝对稳定性 [J], 王天成
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最优控制问题的鲁棒H∞控制设计最优控制理论在工程系统控制中具有重要的应用价值。
然而，传统的最优控制方法在系统模型存在不确定性或外部干扰的情况下可能无法有效应对。
为了克服这一问题，鲁棒控制方法被引入到最优控制中，并且在实际应用中取得了显著的成果。
本文将探讨最优控制问题的鲁棒H∞控制设计方法及其应用领域。
一、鲁棒控制概述鲁棒控制是一种针对不确定性或外部干扰具有克服能力的控制方法。
其目标是在不确定性环境中实现系统稳定性和性能要求。
最常见的鲁棒控制方法之一是H∞控制，该方法通过优化问题来设计控制器，以抑制系统中不确定性的影响。
二、最优控制问题最优控制问题旨在通过选择最佳控制策略来实现系统的最优性能。
在没有不确定性时，可以使用动态规划、变分法等方法求解最优控制问题。
然而，在实际应用中，系统往往存在参数不确定性或外部干扰，导致最优控制问题变得更加复杂。
因此，需要引入鲁棒控制方法来解决这些问题。
三、鲁棒H∞控制设计方法鲁棒H∞控制方法是一种常用的鲁棒控制方法，其基本思想是在保证系统稳定性的前提下，优化系统对外部干扰的抑制能力。
鲁棒H∞控制设计问题可以被描述为一个优化问题，目标是最大化系统的H∞性能指标，并且确保控制器对系统模型不确定性具有鲁棒性。
为了实现鲁棒H∞控制设计，可以采用两种常用的方法：线性矩阵不等式（LMI）方法和基于频域分析的方法。
LMI方法通过求解一组线性矩阵不等式来得到控制器参数，从而实现系统的鲁棒H∞控制设计。
基于频域分析的方法则通过频域特性分析来设计控制器，以实现系统对不确定性的鲁棒性。
四、鲁棒H∞控制设计的应用领域鲁棒H∞控制设计方法在工程领域有广泛的应用。
它可以应用于飞行器姿态控制、机器人控制、智能电网控制等多个领域。
以飞行器姿态控制为例，鲁棒H∞控制设计可以有效提高飞行器对外部干扰的鲁棒性，并且保证姿态跟踪性能。
在机器人控制领域，鲁棒H∞控制设计可以提高机器人对环境不确定性的抑制能力，以实现精确的轨迹跟踪。
最优控制问题的鲁棒H∞控制设计随着科技的发展，控制理论在工程领域发挥着越来越关键的作用。
最优控制是控制理论中的一个重要分支，它的目标是在给定的约束条件下，使系统的性能达到最佳。
然而，实际系统常常受到各种不确定因素的干扰，这就需要应用鲁棒控制来解决这些问题。
本文将探讨最优控制问题的鲁棒H∞控制设计。
1. 引言最优控制问题是控制理论中的一个经典问题，它的目标是在给定的约束条件下，通过合适的控制策略使系统的性能达到最佳。
最优控制的方法有很多种，比如动态规划、最优化理论等。
而鲁棒控制是一种可以应对系统参数不确定性或者外部干扰的控制方法。
H∞控制是鲁棒控制的一种重要方法，可以有效地抑制系统的不确定性，并在一定程度上保证系统的稳定性和性能。
2. 最优控制与鲁棒控制的结合最优控制问题的解决需要考虑系统的性能以及各种约束条件，而鲁棒控制则可以应对系统参数变化或者外部扰动对系统性能的影响。
将最优控制和鲁棒控制相结合，可以得到更加鲁棒的控制策略。
在最优控制问题中引入鲁棒性的考虑，可以通过引入H∞范数来描述系统的性能和不确定性。
H∞范数可以有效地衡量系统的响应对不确定因素的敏感程度，通过优化H∞范数，可以得到更加鲁棒的控制策略。
3. 鲁棒H∞控制设计的方法鲁棒H∞控制设计的关键是确定系统的H∞范数和设计合适的控制器来优化H∞范数。
通常可以采用以下步骤进行鲁棒H∞控制设计：(1) 确定系统的数学模型，并分析系统的不确定性和外部干扰。
(2) 设计系统的H∞性能指标，可以根据系统的需求和约束条件来确定。
(3) 根据系统的H∞指标和约束条件，设计合适的控制器结构。
可以采用线性控制器，如PID控制器，或者非线性控制器，如模糊控制器等。
(4) 利用数学工具和优化算法，优化系统的H∞范数，得到最优的控制器参数。
(5) 实施最优控制器，并进行系统的仿真和实验验证。
4. 实例分析为了更好地理解鲁棒H∞控制设计的方法和效果，我们选取一个简单的控制系统进行实例分析。
