关于状态反馈预测控制系统的极点配置

讨论按极点配置方法的设计问题,给出极点可任意配置的充分必要条件。基于状态空间模型,给出按极点配置方法设计时选取预测时域的方法。通过引入控制作用衰减系数及状态反馈加权系数,状态反馈预测控制系统的极点可任意配置。设计参数实时在线调整方便,增强了预测模型的适应范围,使预测控制系统具有较好的的控制性能和鲁棒性。     

多变量系统敏感性及鲁棒性综合最优的H∞解耦设计方法

本文利用H∞设计理论提出了一种多变量系统敏感性及鲁棒性综合最优的解耦设计方法,证明了单变量系统所能达到的最优敏感性及鲁棒性指标值仅由被控对象右半平面的零极点决定,而与左半平面的零极点无关.另外,本文对谱分解及模型匹配问题的求解算法作了改进,给出了一个算例.     

指定区域内的极点配置及其鲁棒性

本文提出了利用解Lyapunov方程将系统的极点配置在一个事先指定的区域内的一种方法,并分析了在线性对不变扰动下闭环系统的鲁棒性。     

指定极点区域的H-设计方法及实例研究

本文提出了一种综合考虑闭环动态性能,鲁棒性及控制器本身稳定性的指定极点区域的H~∝设计方法,给出了利用实参数寻优求解最优控制器的方法。并用这种方法设计了一个倒立摆平衡控制器。仿真研究结果表明,与LQ和常规H~∞设计方法相比,按本文所提出的设计方法得到的控制器具有鲁棒稳定能力强,闭环动态性能良好及控制器稳定等优点,具有很好的应用前景。     

圆形区极点配置的鲁棒性判据

对一类具有未建模不确定性的线性不确定系统给出了其极点位于给定圆盘内的充分条件。所得结果既适用于连续系统也适用于离散系统，并可用来设计鲁棒反馈控制律。     

关于"输出反馈任置极点的精确解与粗壮性"一文的一个反例

文献[1]的主要定理讨论了闭环特征值互异且m+r-1≥n(这里n,m,r分别是状态变量,输出变量和输入变量)的特殊情况.得出了如下结果: 定理.各元互异的任何m-可分解集∧_n皆能精确配置.几乎全部精确解K∈R~(r×m)都可用一种算法的参数表示,其中有mr个粗壮集自由参数,m·r—n个粗壮集设计自由度. 下面给出一反例,证明这一结论不能成立. 例.给出如下一个完全可控,完全可观的系统.     

具有闭环极点位置约束的H2/H∞混合控制

主要研究系统具有闭环极点位置约束的H2/H∞混合控制问题.通过引人一个辅助性能函数,将具有极点位置和H∞性能约束的系统H2性能优化问题转化成有一个矩阵方程约束的辅助性能函数优化问题,并给出这个问题静态输出反馈解的表达式.     

Delta 算子系统圆形区域极点配置的鲁棒性

研究Delta算子描述的线性不确定离散系统圆形区域极点配置的鲁棒分析和鲁棒综合问题。基于Lyapunov稳定性理论,提出Delta算子系统在区域极点约束下具有性能鲁棒性的判别条件及状态反馈设计方法,并将连续与离散系统的有关结果统一到Delta算子框架中。     

一类带有自适应的H∞状态反馈控制

H∞控制做为一种已经相当成熟的理论,已经有了系统的解决方案,从Riccati方法到LMI方法.我们都可以通过Matlab工具箱方便的求得H∞控制器.注意到：这些方法得到的控制器增益都是定常的,这样的控制器虽然在工程实践中易于实现,但是就H∞控制的出发点,即干扰抑制问题本身而言,定常增益的控制器却不是必须的,本文提出了一种在原有的定常控制器基础上加入自适应项的控制器结构,经过理论分析,得出这样的控制器可以使得闭环系统具有更为优越的干扰抑制性能,文中同时给出了一个数值例子来显示该方法的有效性和优越之处.     

线性离散状态空间的最优l∞控制器设计

基于开环零点,利用状态态反馈性质,导出求取满足最优l∞误差序列的一个插值条件,由最优误差序列得到闭环系统的马尔可夫参数,从而求取最优闭环极点,然后,应用一般的极点配置方法解出最优反馈矩阵,仿真分析验证了本文的结果。     

输出反馈任置极点的精确解与粗壮性

本文研究m+r-1≥n的完全系统.n、1、m分别是系统的状态、输入、输出变量个数.以前对任置极点只证明了ε-近似解的存在性,本文则证明了精确解的存在性,并进而给出了几乎全部精确解集的全部自由参数.本文指出,利用文[1]的指标,可对这些参数进行两级递阶优选,从而使所配置的闭路特征结构对系统参数中可能出现的各种扰动不敏感,全方位调节特性较优且保持相对稳定.     

一类不确定切换系统的容错控制与极点配置

分析一类非线性不确定切换系统的容错控制与基于状态反馈的极点配置。系统包含有界未知结构的不确定性和未知非线性项。在各子系统不稳定的前提下,设计切换系统的状态反馈控制器,基于Lyapunov稳定性理论和LMI方法,保证在任意切换下不确定系统在传感器和执行器同时失效情况下具有鲁棒容错控制性能的充分条件。在此基础上研究该系统的极点配置在左半复平面选定圆域内以理想速度渐近衰减。文中得到了容错控制切换系统可状态反馈镇定的充分条件,然后用易于求解的线性矩阵不等式形式给出结果,最后通过仿真验证所设计的切换系统的极点配置在圆域内,在状态反馈控制器下渐近稳定。     

一种新的H∞-优化方法:梯度方法

提出一种灵活、有效的H∞-优化方法:梯度方法.利用H∞-范数与状态空间实现的关系,定义了目标函数ρ(ε,F),ρ(ε,F)与H∞-范数之间的关系是:limρ(ε,F)=1/‖T(s,F)‖∞ε→0分析了ρ(ε,F)的可微性,并给出了ρ(ε,F)/F的具体表达式以及使ρ(ε,F)极大化的梯度方法,从而导致‖T(s,F)‖∞的极小化.实例表明,梯度方法能有效地使ρ(ε,F)上升,并收敛于驻点或终止于不可微点.     

状态反馈系统的H∞低敏感性的设计*

本文用状态空间方法对状态反馈系统进行H~∞低敏感设计。利用H~∞范数与系统状态空间实现的关系,将极点固定条件下的状态反馈系统的H~∞控制问题转化为时域上的鲁棒性问题,并由此提出了反映H~∞范数的目标函数。该目标函数为反馈矩阵F与闭环系统矩阵A+BF的特征向量矩阵V的函数。在极点固定的限制条件下,P与V可通过—R~(m×a)→R~(m×a)的映射参数化为—U∈R~(m×a)的函数。这样,目标函数为U的泛函,并且аJ/аU可以求出。因此,可用梯度法优化J,从而使H~∞范数降低。在梯度法优化中,每项迭代只须求解2n个n阶代数方程,与传统的H~∞方法求解Riccati方程相比,要简单许多。实例说明,梯度法收敛速度较快,优化效果良好。     

Dominant pole and eigenstructure assignment for positive systems with state feedback

In this paper, the dominant pole assignment problem, the dominant eigenstructure assignment problem and the robust dominant pole assignment problem for linear time-invariant positive systems with state feedback are considered. The dominant pole assignment problem is formulated as a linear programming problem, and the dominant eigenstructure problem is formulated as a quasiconvex optimisation problem with linear constraints. The robust dominant pole assignment problem is formulated as a non-convex optimisation problem with non-linear constraints which is solved using particle swarm optimisation (PSO) with an efficient scheme which employs the dominant eigenstructure assignment technique to accelerate the convergence of the PSO procedure. Each of the three problems can be further constrained by requiring that the controller has a pre-specified structure, or the gain matrix have both elementwise upper and lower bounds. These constraints can be incorporated into the proposed scheme without increasing the complexity of the algorithms. Both the continuous-time case and the discrete-time case are treated in the paper.     

扰动下线性二次型反馈调节器的鲁棒性与灵敏度

本文考虑定常线性系统的两类扰动,利用二次型反馈词节器分别得到其鲁棒性与灵敏度的结果。     

On pole structure assignment in linear systems

The problem of pole structure assignment (PSA) by state feedback in implicit, linear and uncontrollable systems is discussed in the article. It is shown that the problem is solvable if the system is regularisable. Then necessary and sufficient conditions for characteristic polynomial assignment are established. In the case of PSA (invariant polynomials assignment) just necessary conditions have been obtained. But it turns out that these conditions are also sufficient in some special cases. This happens, for example, when the system does not possess any non-proper controllability indexes. A possible application of the achieved results to modelling a constrained movement of a robot arm is outlined, too.     

不确定广义系统的圆形区域极点配置

考虑不确定连续或离散广义系统的圆形区域极点配置问题, 目的是设计状态反 馈控制律, 使得闭环系统正则, 无脉冲(连续广义系统情形)或因果(离散广义系统情形), 且 闭环极点位于一给定的圆形区域内. 给出了所期望的状态反馈控制律存在的充分条件及其解 析表达式.