多时变时滞细胞神经网络的全局渐近稳定

研究了多时变时滞细胞神经网络的全局渐近稳定问题。给出了多时变时滞细胞神经网络平衡点唯一性和全局渐近稳定的几个新充分判据。所研究的网络模型扩展了现有的同类网络模型,而且所得到的这些新稳定判据考虑了神经元激励和抑制的影响,且能够表示成线性矩阵不等式的形式,易于用现有的内点算法等方法验证。通过2个注释说明了所得结果的有效性。     

时变时滞随机广义Markov跳变系统的事件触发控制

本文研究了在静态事件触发条件下的时变时滞随机广义Markov跳变系统的镇定性问题.通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,利用Jensen不等式以及自由权矩阵技术,提出了系统在静态事件触发条件下的随机容许性条件;在此基础上,设计状态反馈控制器使得相应的闭环系统满足正则、无脉冲且均方意义下随机容许.最后,通过数值算例验证了本文所提方法的正确性和有效性.     

基于模型预测的卫星编队队形机动控制

针对卫星编队队形机动控制推导了一种利用相对平均轨道根数为反馈量的模型预测控制算法。当面质比不同的主从卫星在近地轨道上编队飞行时,大气阻力摄动和J2项摄动是影响编队队形的两个最主要的因素,故先推导了一组包含大气阻力摄动和J2项摄动利用相对平均轨道根数描述的相对动力学方程,然后采用了一种新的基于模型预测的控制算法并讨论了该控制算法在编队飞行队形机动控制中的一些应用问题。该控制算法是一种在线滚动优化控制算法,即使存在各种较大的干扰力和模型的不确定性仍能取得良好的控制效果,且能够较好地解决存在状态约束、控制输入约束等各种约束控制问题。仿真结果表明,该控制算法接近于燃料最优,且能够在各种摄动下把队形机动控制在要求的精度范围内。     

变时滞不确定广义Markovian跳系统的滑模控制

针对一类含有变时滞和非匹配不确定参数的随机广义Markovian跳系统,提出一种滑模控制的方案。首先构造不带跳变的切换函数,利用线性矩阵不等式给出该系统随机鲁棒渐近稳定的充分条件;然后,为使闭环系统的状态轨迹在有限时间内到达切换面,利用Lyapunov稳定性方法设计了滑模控制器及切换规则;最终使闭环系统产生稳定的滑动模态。数值算例验证了该方法的有效性和可行性。     

二阶不确定离散系统的时变滑模面变结构控制

针对一类二阶不确定离散系统，利用离散变结构控制系统所具有的滑动模态区，提出了一种具有强鲁棒性的时变滑模面离散变结构控制方法，通过旋转和平移初始滑模面得到了一个时变的滑模面，并证明了在此滑模面条件下滑动模态的存在性，给出了滑模面旋转和平移的具体过程，同时由于滑动模态区的宽度固定，可定量地确定出滑模面在各个采样时刻的变化量，该控制方法使得闭环系统在任意的系统初始状态都处于滑动模态区内，然后通过结合旋转和平移滑模面的方法，使随后任何时刻的系统状态都处于滑动模态区内，消除了传统变结构控制方法具有的趋近稳态运动，提高了系统的鲁棒性能，最后给出了一个数值仿真算例，证明了这种控制方法的有效性。     

Robust synchronization of uncertain complex systems with time-varying delays

Synchronization analysis and design problems for uncertain time-delayed high-order complex systems with dynamic output feedback synchronization protocols are investigated. By stating projection on the synchronization subspace and the complement synchronization subspace, synchronization problems are transformed into simultaneous stabilization problems of multiple subsystems related to eigenvalues of the Laplacian matrix of the interaction topology of a complex system. In terms of linear matrix inequalities(LMIs), sufficient conditions for robust synchronization are presented, which include only five LMI constraints.By the changing variable method, sufficient conditions for robust synchronization in terms of LMIs and matrix equalities are given,which can be checked by the cone complementarily linearization approach. The effectiveness of theoretical results is shown by numerical examples.     

一类多重时滞非线性系统无模型学习自适应控制

对于一类常见多重时滞非线性离散系统,提出了基于动态线性逼近的增量型最小化模型,递推预测模型,无模型学习自适应控制律和带有参数限定时域长度的参数自适应预报递推算法,实现了对存在较在的多重时滞非线性系统的无模型学习自适应控制,该算法不需要受控系统的结构信息,数学,外部实验信号和训练过程,不用解Diophantine方程,无需矩阵运算,在线计算量很小,实时性好,仅用受控系统的I／O数据来设计,传统的未能模动态不存在,通过仿真表明,该算法对于一类非线性系统实现无模型自适应控制是正确和有效的。     

具有区间时变时滞的中立型系统稳定性分析

针对一类具有区间时变时滞的线性中立型系统,基于Lyapunov-Krasovskii泛函与改进的自由权矩阵方法,提出时滞区间依赖型稳定性条件.当时滞的变化率已知时,得到同时依赖于时滞区间和时滞变化率的稳定性条件;当时滞的变化率未知时,得到依赖于时滞区间、独立于时滞变化率的稳定性条件.所给条件进一步推广到具有范数有界不确定性的中立型系统,提出鲁棒稳定性条件.所有结果均以线性矩阵不等式的形式给出,利用线性矩阵不等式(LMI)工具求解非常方便.数值实例验证了结果的有效性.     

Large-angle attitude tracking maneuver of a spacecraft

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＴｈｅｍｏｒｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｓｐａｃｅｅｘｐｌｏｒｅｒｓ ,ｔｈｅｈｉｇｈｅｒｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｔｏｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｓｐａｃｅｃｒａｆｔ.Ａｔｔｉｔｕｄｅｔｒａｃｋｉｎｇｍａｎｅｕｖｅｒｐｒｏｂｌｅｍｉｓｏｎｅｏｆｉｍｐｏｒｔａｎｔｓｕｂｊｅｃｔｓｉｎｔｈｅａｒｅａｏｆｓｐａｃｅｃｒａｆｔｃｏｎｔｒｏｌ ,ｗｈｉｃｈｇｅｎｅｒａｌｌｙｒｅｑｕｉｒｅｓｍａｎｅｕｖｅｒｉｎｇｑｕｉｃｋｌｙａｎｄｒｅｏｒｉｅｎｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｅｌｙ .Ｃｏｎｓｉ…     

一类非线性时变时滞随机大系统的稳定性

讨论了线性时滞随机系统平凡解的几乎必然渐近稳定性,并推广到非线性多时滞随机大系统的几乎必然渐近稳定性.提出了非线性多时滞随机大系统几乎必然渐近稳定性的代数判据.最后,用仿真例子说明了主要结果的可行性与有效性.     

Multi-agent consensus algorithm for second-order systems with a time-varying reference state

Two second-order consensus algorithms with a time-vary reference state without relative velocity measurements are proposed in a directed topology. Necessary and sufficient conditions are presented to ensure second-order consensus. It is shown that all the coupling strengths and the eigenvalues of the Laplacian matrix play important roles in reaching consensus. Specially when all nonzero eigenvalues of the Laplacian matrix are real,consensus can be achieved if and only if the coupling strengths are positive and the directed topology has a spanning tree for the first algorithm,and for the second one,consensus can be achieved if and only if the coupling strengths are positive. Finally,simulation examples are presented to verify the theoretical analysis.     

基于反馈控制策略的多智能体蜂拥控制

讨论一类带有虚拟领导者的二阶多智能体蜂拥问题. 为了避免群体的分裂, 提出对虚拟领导者进行反馈控制的蜂拥算法.假设多智能体系统中有部分数量固定的跟随者和领导者之间建立通信链路,领导者在沿着预设轨迹运动的同时, 根据此部分跟随者的状态反馈调节自身的运行速度,减小跟随者和领导者之间的跟随误差.利用该算法,即使只有部分的跟随者能够获得虚拟领导者信息,所有的跟随者的速度仍将渐近收敛到虚拟领导者的速度,跟随虚拟领导者的运行轨迹运行,最终形成稳定的群集运动.仿真了多智能体在平面上的蜂拥运动,仿真结果验证了结论的有效性.     

Consensus tracking protocol and formation control of multi-agent systems with switching topology

Consensus tracking control problems for single-integrator dynamics of multi-agent systems with switching topology are investigated.In order to design effective consensus tracking protocols for a more general class of networks,which are aimed at ensuring that the concerned states of agents converge to a constant or time-varying reference state,new consensus tracking protocols with a constant and time-varying reference state are proposed,respectively.Particularly,by contrast with spanning tree,an improved con...     

变时滞神经网络的时滞相关全局渐近稳定新判据

研究了变时滞神经网络的时滞相关渐近稳定性问题。利用Lyapunov-Krasovskii泛函和积分等式方法,提出了此类神经网络有唯一稳定点和全局渐近稳定的充分条件。与已有文献相比,不再要求激活函数单调,并且时滞导数可以不小于1,具有较弱的保守性。算例验证了所给方法的正确性。     

时滞中立型Hopfield神经网络的全局渐进稳定性研究

研究了一类具有混合时变时滞的中立型Hopfield神经网络全局渐进稳定性问题.利用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论和线性矩阵不等式（LM I）处理方法,获得了一类含有混合时变时滞中立型的Hopfield神经网络全局渐进稳定性新的充分条件,它改进和推广了已有文献的结果,降低了系统的保守性.     

具反应扩散项的脉冲时滞Cohen-Grossberg神经网络的稳定性

讨论了一类具反应扩散项的脉冲变时滞 Cohen GrossberG神经网络在neu mann边界条件下的稳定性.通过构造分片连续的Lyapunov函数,结合neumann特征值问题,并利用GronwaLL beLLman脉冲积分不等式,得到了新的与反应扩散项和时滞有关的保证平衡点全局指数稳定性的代数判据     

多无人机同时到达的standoff跟踪控制

为实现多无人机standoff目标跟踪与同时到达,提出了一种新的比例Lyapunov矢量场和基于τ耦合理论的协同速度控制器。首先,与其他的Lyapunov矢量场相比,比例Lyapunov矢量场中增加了一个可设置的参数,使得在跟踪过程中无人机能够在收敛速度和航向角速率限制之间取得平衡,最大限度的发挥无人机的性能;然后,通过进一步的理论分析得出参数越小,收敛速度越快,但是航向角速率越大。同时给出了在最大航向角速率限制下参数的选取方法,以保证获得较快的收敛速度。最后,为保证无人机能够从不同初始位置同时到达目标点,设计了基于τ耦合理论的协同速度控制律,该控制律不需要考虑实际的不规则飞行路径,只需要计算当前点到目标点的直线距离,避免了现有四维路径规划方法中路径积分复杂的问题,算法更加简单,更有利于工程实现。结果表明,通过数字仿真实例和硬件在环实验,验证了所提方法能够导引无人机同时到达目标点,并快速收敛到standoff半径,说明了该方法的有效性和优越性,且能够应用于工程实际。     

Decentralized H∞ state feedback control for large-scale interconnected uncertain systems with multiple delays

Decentralized H∞ control was studied for a class of interconnected uncertain systems with multiple delays in the state and control and time varying but norm-bounded parametric uncertainties. A sufficient condition which makes the closed--loop system decentralized asymptotically stable with H∞ performance was derived based on Lyapunov stability theorem. This condition is expressed as the solvability problem of linear matrix inequalities. The method overcomes the limitations of the existing algebraic Riccati equation method. Finally, a numerical example was given to demonstrate the design procedure for the decentralized H∞ state feedback controller.     

量测随机延迟下带非高斯噪声的目标跟踪算法

为解决量测一步随机延迟及非高斯噪声条件下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,更好地实现蛇形机动的稳定跟踪,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,基于联合估计与辨识的思想,依据极大似然准则,提出了一种基于期望最大化的目标状态估计与转弯角速度辨识联合优化算法.该算法主体包含两个部分:E-step和M-step.在E-step,首先,通过充分考虑量测一步随机延迟特性及非高斯量测噪声,重新构造了粒子滤波器的似然函数,进而改进了粒子权重的更新公式,同时,为避免粒子贫乏现象的发生,将粒子群优化算法引入到重构的粒子滤波器当中进一步改进粒子采样过程;其次,将拒绝采样思想引入到后向模拟粒子平滑器当中,并相应地设置拒绝采样终止条件,优化后向模拟粒子平滑器,进一步提高平滑算法的执行效率;最后采用改进的粒子滤波器与后向模拟粒子平滑器进一步获取目标状态的平滑量;在M-step,通过采用牛顿迭代法极大化条件似然函数,从而获得转弯角速度的估计量,用于下一次算法迭代.通过E-step和M-step的不断迭代,进而获得转弯角速度的闭环形式的优化解.仿真实验结果表明,所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法.     

区间时变时滞离散系统的稳定性分析及控制器设计

含有区间状态时滞的系统在实际中有重要的应用,如它可以方便地描述一类网络控制系统.本文对含有区间状态时滞的线性离散系统考虑了稳定性分析与状态反馈控制器设计问题.为研究该类系统的稳定性,通过引入二重求和和三重求和构造了新型的Lyapunov-Krasovskii泛函.在对所构造的泛函处理其差分的过程中,利用了基于Abel引理的有限和不等式技术以及时滞分割方法,进而提出了该类系统稳定的线性矩阵不等式充分性条件.相对于以往的Lyapunov泛函,本文所提出的Lyapunov-Krasovskii泛函包含更多的时滞信息,而且所采用的差分处理方法不涉及原系统的模型变化,因而所提出的渐近稳定充分条件具有较低保守性.另外,相对于以前存在的自由权矩阵方法,本文所提出的方法具有较少的可行性变量矩阵,因而能有效地降低计算量.基于所提出的稳定性条件,本文进一步提出了无记忆状态反馈镇定控制器的设计方法.所提出镇定控制器设计方法也通过线性矩阵不等式给出,具有很好的数值稳定性.最后,通过数值算例验证了所提方法的正确性和有效性.