不确定奇异时滞系统的时滞相关的动态反馈H<,∞>控制

来源 :山东大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wwwman
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
奇异时滞系统,也称为广义差分微分方程,或广义泛函微分方程,它产生于电机,系统的投入产出,计量经济,环境污染,宇宙飞船姿态等多种模型中.由于滞后是客观世界与工程实际中普遍存在的现象,且奇异系统是比正常状态空间系统更为一般的动力系统,具有许多正常系统没有的特性(如解的脉冲性,传递函数具有无穷极点等).故奇异时滞系统以其广泛的形式引起了国内外学者的关注.对含单滞后的线性奇异时滞系统,文献分别独立地以严格LMI的形式给出了系统正则,无脉冲模且渐近稳定的充分性条件.基于此条件,并利用广义二次稳定及广义二次镇定的思想,基于状态反馈的鲁棒镇定问题,鲁棒保性能控制问题]及鲁棒H∞问题分别得以研究.文献讨论了含时变不确定性的多滞后奇异时滞系统的可靠H∞控制问题,设计出来的控制器保证对所有的容许不确定性及发生在给定集合中的驱动器故障,闭环系统都是正则,无脉冲模,指数稳定且满足H∞指标.由于上述结论都和时滞无关,故在滞后的值较小时体现出具有较大的保守性.文献通过将奇异时滞系统分解成快慢两个子系统,以LMI的形式给出了奇异时滞系统的时滞相关型稳定性条件及状态反馈控制器的设计方法,但所给出的方法只适用于不含不确定性的情形. 本文研究了不确定奇异时滞系统的H∞鲁棒控制问题.考虑如下的系统模型,{E(·x)(t)=(A+△A)x(t)+(Ad+△Ad)x(t-())+(B1+△B1)u(t)+(B2+△B2)w(t)y(t)=(C+△C)x(t)z(t)=Lx(t)x(t)=φ(t),t∈[-(),0]除了矩阵E,其余的系数矩阵均含有不确定性,滞后为单的常滞后,但是滞后的精确值可以未知.基于标称奇异时滞系统的时滞相关型稳定性判据,利于广义二次镇定的思想,讨论系统的动态输出反馈情形,给出了H∞鲁棒镇定控制器存在的充分性条件,以保证获得的闭环系统对所有的容许不确定性均为正则,无脉冲模,鲁棒渐近稳定且从干扰到未知输出传函的H∞范数小于预先给定值.另外,利用线性矩阵不等式(LMI)和锥补(ConeComplementarity)线性化算法给出了H∞鲁棒镇定控制器的精确表达式. 定理1所给出的充分条件最终可以归结为基于线性矩阵不等式(LMI)的可解性问题.本文在第三节中给出了一个具体的数值例子,以说明本文所提供的算法的有效性. 文中用到如下记号: R表示实数域,Rn表示实数域上的n维Euclidean空间,Rn×m表示所有的n×m的实矩阵构成的集合,diag{…}表示对角分块矩阵,X≥0(X>0)表示矩阵X为半正定(正定)矩阵,上标T表示转置,[XY]表示[XY]*ZYTZ.
其他文献
本论文研究两类不适定问题的正则化方法.一类是解第一类算子方程,另一类是近似已知函数的求导问题.全文共分六章:  第一章简要地介绍两类不适定问题传统的正则化方法及本论文
本论文主要研究了不确定切换系统的鲁棒控制问题.在系统运行中,由于测量误差、输入条件的变化、传感器和执行器等部件非正常工作及来自外界的干扰均会引起不确定性的出现.因
  本文对人脸图像做三层小波变换,分析了小波分解后的各个子带图像,研究了每一个小波子带运用PCA方法单独进行人脸识别的识别率,并且利用Boosting算法中的投票组合思想,研究了
  近年来,现代信息技术得到了迅猛发展,电子商务作为其发展的一个重要领域,在使得人们可以在更广泛的空间内进行商务活动的同时,也对信息安全提出了更严谨的需求,即:如何防止交易
奇异微分方程源于工程学、物理学中的许多实际问题。数值求解该类方程具有重大的现实价值。目前,众多计算数学工作者致力于有限差分方法、传统的标准有限元方法、谱方法等数
  本论文主要研究Banach空间平均非扩张映射的Ishikawa迭代的一些性质。平均非扩张映射是满足下面条件的映射‖Tx-Ty‖≤α‖x-y‖+b{‖x-Tx‖y-Ty‖}+c{‖x-Ty‖y-Tx‖}()
  由于计算机视觉、信号处理技术和移动通讯技术的快速发展,人脸图像已受到越来越多的重视。就人脸图像压缩编码方面,人们的兴趣主要集中在了可以编码和解释人脸图像的系统的