不确定广义非线性时变时滞系统的鲁棒容错控制
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时变时滞不确定系统鲁棒完整性控制
罗小元;朱志浩;于国辉;关新平
【期刊名称】《燕山大学学报》
【年(卷),期】2009(33)1
【摘要】研究了具有结构不确定和时变时滞特性系统的时滞依赖鲁棒完整性控制器设计问题.利用Newton-Leibniz转换关系式中各项间的相互联系而获得了新的时滞依赖稳定性指标,该指标保守性较小.基于该时滞依赖稳定性指标,结合Lyapunov稳定性理论和LMI方法,针对系统可能发生传感器或执行器故障的情况,给出了时滞依赖完整性控制器的设计方法.仿真研究表明,所设计的完整性控制器对传感器和执行器故障具有良好的稳定作用.
【总页数】7页(P77-82,89)
【作者】罗小元;朱志浩;于国辉;关新平
【作者单位】燕山大学,电气工程学院,河北,秦皇岛,066004;燕山大学,电气工程学院,河北,秦皇岛,066004;秦皇岛视听机械研究所,河北,秦皇岛,066000;燕山大学,电气工程学院,河北,秦皇岛,066004
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于观测器的时变时滞不确定系统的强稳定鲁棒H∞控制器设计 [J], 肖冬荣;潘瑜;张辉
2.基于T-S模型的双时变时滞不确定系统的鲁棒H∞容错控制 [J], 邵克勇;张晓花;李鑫;陈峤郴
3.状态时滞时变不确定系统的鲁棒H∞输出反馈控制器设计 [J], 王景成;苏宏业;褚健;俞立
4.多状态时变时滞的不确定系统的鲁棒H∞控制器的设计 [J], 郑志强;包俊东
5.一类时变时滞不确定系统的鲁棒保性能控制 [J], 王玉芬;张高民;王中凤
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广义不确定周期时变系统的鲁棒稳定性分析的报告,800字报告题目:广义不确定周期时变系统的鲁棒稳定性分析
报告摘要:本报告中,我们将对一个广义不确定周期时变系统进行鲁棒稳定性分析。
为此,我们将先对时变系统的建模方法和数学原理进行介绍,包括一般形式的系统模型、不确定性模型、随机性模型以及鲁棒控制的研究方法。
然后,将分析和检验该系统的可稳定性,备份控制策略,并提出设计优化方法,进而得出本报告的结论和建议。
1. 系统建模
1.1 一般形式的系统模型
1.2 不确定性模型
1.3 随机性模型
1.4 鲁棒控制的研究方法
2. 系统可稳定性分析
2.1 系统可稳定性分析原理
2.2 稳定性的指标和条件
2.3 稳定性的评估和诊断
3. 备份控制策略
3.1 鲁棒控制技术
3.2 反馈结构的非线性控制
3.3 包容性保护系统
4. 设计优化
4.1 非线性设计
4.2 故障检测与容错
4.3 模糊控制
4.4 系统参数的调整
结论:利用本文提出的理论框架,我们可以完成对广义不确定周期时变系统的鲁棒稳定性分析,获得稳定系统的低阶响应以及稳定性性能,并且可以在可控制范围内进行备份控制策略的实施以及设计优化,有效地保证其鲁棒性。
建议:基于本报告中所介绍的理论框架和方法,建议进一步研究动态稳定性分析、非线性设计及其它系统性能的优化等问题,以便更好地控制系统的稳定性和性能的优化。
线性时变不确定时滞系统的鲁棒H∞控制
王景成
【期刊名称】《控制理论与应用》
【年(卷),期】1998(015)002
【摘要】本文主要研究了状态和控制同时存在滞后的线性时变不确定时滞系统的鲁棒H∞控制.问题,给出了对所有容许不确定性,被控对象可二次镇定和满足从于扰输入到控制输出的H∞范数界约束的无记忆状态反馈鲁棒H∞控制分析结果,得到了确保鲁棒H∞控制器存在的充分条件.文中进一步把不确定系统的鲁棒H∞控制器设计问题等价为线性时不变系统的状态反馈标准H∞控制问题,并由此得到鲁棒H∞控制器综合设计方法.
【总页数】6页(P257-262)
【作者】王景成
【作者单位】浙江大学工业控制技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】O231
【相关文献】
1.一类非线性不确定时滞系统鲁棒容错控制 [J], 陈明;童朝南
2.带有非线性扰动的不确定时滞系统鲁棒预测控制 [J], 俞华军
3.一类非线性不确定时滞系统鲁棒预测控制 [J], 周硕
4.具输入时滞的非线性不确定时滞系统的鲁棒非脆弱H_∞控制 [J], 侯晓丽;邵诚
5.非线性不确定时滞系统的鲁棒滑模控制 [J], 李钧涛;李庆富;史霄波
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非线性系统鲁棒性控制策略研究现今,控制理论和应用广泛应用于机器人控制、工业自动化、电力系统、交通运输等领域,人们需要控制非线性系统以达到预期的目标。
然而,在实际控制应用中,非线性系统具有不确定性和复杂性,使得控制难度增加。
为应对这种挑战,研究人员们提出了许多方法,其中鲁棒性控制策略步入人们的视野。
鲁棒性控制的概述鲁棒性控制是协调控制器和被控对象,以适用于各种外部或内部干扰的控制方法。
该方法不需要任何先验知识和模型,使得系统在外部或内部扰动下表现出强鲁棒性。
鲁棒性控制方法的种类通常根据反馈信号的种类分为两大类:(1)全状态反馈鲁棒控制和(2)输出反馈鲁棒控制。
全状态反馈鲁棒控制使用系统所有状态的信息来修正干扰,有助于在广泛的干扰范围内保持良好的系统效果。
然而,状态变量的传感和反馈调整代价高,因此人们更多地关注输出反馈鲁棒控制。
非线性系统的鲁棒性控制非线性系统是由非线性微分方程构成的系统,它们的动态行为比线性系统更为复杂。
例如,非线性系统能够表现出振荡、混沌等行为。
为了使非线性系统具有良好的控制性能,鲁棒性控制相关算法被广泛研究。
非线性系统具有主要不确定性源,包括参数不确定性、外部扰动、仿射不确定性和模型误差。
传统的控制方法甚至可能使得不确定性和非线性引起的性能下降或系统不稳定。
迭代学习控制是非线性系统鲁棒性控制中一种灵活、容易实现的策略。
这种方法不依赖于任何专家先验知识,并且能够适应非线性系统的动态行为。
总的来说,迭代学习控制由两部分组成:跟踪器和学习器。
跟踪器通过根据期望的控制输入和输出跟踪来修正非线性系统的内部状态。
学习器通过适当的学习规则不断学习更新控制策略。
迭代学习算法的实现在迭代学习算法的实现中,其中一种常用的技术是神经网络。
对于神经网络的控制策略,要求其精细调整网络结构,以适应不同的控制任务。
特别需要非线性方法(例如神经广义预测模型控制策略),以适应高度非线性的系统行为。
此外,模糊控制器也常用于非线性系统中的鲁棒性控制。