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广义不确定时滞系统的鲁棒性能分析: 2024年; 分析了一类广义不确定时滞系统一些具体的鲁棒性能。针对既存在状态滞后,又存在时变参数不确定性的系统,通过构造Lyapunov泛函,根据Lyapunov稳定性理论并结合线性矩阵不等式方法,给出了既能使系统鲁棒稳定又能满足二次型性能指标的条件,并且将该条件转化成等价的线性矩阵不等式可行性问题,还给出了系统最小性能上界的求解方法,最后通过数值例子验证了该条件的可行性。; 冀晓霞; 关键词：时滞系统鲁棒性能线性矩阵不等式

存在数据包丢失的线性不确定时滞系统鲁棒状态估计研究: 随着实际工程越来越复杂，传统控制理论研究面临着一些亟待解决的问题和挑战。在建模过程中，物理元器件老化等诸多问题会使描述被控对象的数学模型呈现出不确定性。现今的控制系统是网络、通信和控制相结合的系统，通信网络引入时滞和数据...; 田羽; 关键词：通信网络数据包丢失时滞系统

一类不确定时滞系统的非脆弱H∞控制: 2023年; 针对一类具有强结构不确定性的时滞系统,构造了适当的Lyapunov函数,得到了系统内部渐进稳定的判断准则。同时,借助线性矩阵不等式的可行解设计了系统的非脆弱反馈控制器。最后,通过数值示例验证了理论结果的有效性。; 刘婕张晓雪徐丽晓; 关键词：不确定时滞系统 H∞控制线性矩阵不等式

存在丢包的离散线性不确定时滞系统鲁棒状态估计研究: 在建模过程中,由于需要权衡考虑实际控制对象的复杂性和数学处理的简便性,模型误差是不可避免的。网络与控制系统的结合,导致时滞与测量数据丢包现象在网络化控制系统中非常普遍。模型误差、时滞与测量数据丢包的存在会导致估计性能下降...; 孟凡利; 关键词：时滞

基于凸空间收缩滤波的噪声不确定时滞系统状态估计: 2022年; 针对受未知但有界噪声干扰的噪声不确定时滞系统,提出了一种基于凸空间收缩滤波的系统状态估计方法.首先,利用凸空间定义包裹系统真实状态的可行集,求解下一时刻的凸空间体形状矩阵;随后从凸空间收缩角度,利用当前时刻噪声和扰动构造带空间,得到满足状态预测和量测更新条件的凸空间结构;进而,依据时滞系统约束条件构造线性规划不等式方程组,利用线性规划求解该凸空间,得到包裹状态可行集的最紧致凸空间体;最后,通过数值仿真与电池化成工艺变换器案例仿真,验证了本文所提方法解决不确定时滞系统状态估计问题的有效性和准确性.; 王子赟李南江王艳纪志成; 关键词：凸空间滤波时滞系统状态估计

区间二型模糊不确定时滞系统的鲁棒H_(∞)控制被引量：1: 2021年; 研究了一类具有参数不确定和时变时滞的非线性系统的鲁棒H_(∞)控制问题。为了进行稳定性分析和控制综合设计,采用区间二型模糊不确定模型来表示非线性系统。首先,提出一种区间二型模糊控制器来稳定非线性系统。其次,在新的L-K泛函的基础上,利用矩阵分解方法和自由加权矩阵技术对牛顿-莱布尼茨公式中的各项关系进行表示,通过线性矩阵不等式给出一个新的具有H_(∞)性能的时滞相关稳定条件。最后,结合算例说明了该方法的可行性和优越性。; 毛晨斐李江荣李琳乔田田; 关键词：不确定性时变时滞

不确定时滞系统的鲁棒H∞控制: 2020年; 研究一类时滞系统的鲁棒H∞控制问题,针对具有凸多面体不确定性的时滞系统,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,基于李雅普诺夫稳定性定理和线性矩阵不等式技术,设计了既能使得系统鲁棒稳定又能满足H∞性能指标的条件,并构造了系统有记忆状态反馈鲁棒H∞控制器,数值算例验证了所得结果的可行性与有效性。; 张泳研赵安婷孙彦坤; 关键词：凸多面体不确定性时滞系统鲁棒H∞控制线性矩阵不等式

不确定时滞系统鲁棒H∞性能分析被引量：1: 2020年; 根据Lyapunov稳定性理论研究时滞系统的稳定性充分条件,利用新的李雅普诺夫函数,进而推导出不确定性时滞系统的鲁棒稳定性,利用舒尔补定理得到新的线性矩阵不等式,同时分析了系统的H∞性能,并且得到了对应的判别条件,接下来通过数值仿真验证了这个设计方法的可行性以及有效性。; 张骜; 关键词：稳定性不确定时滞系统

新的含有扰动的不确定时滞系统的鲁棒控制方法: 2020年; 本文利用Lyapunov稳定性理论研究了线性时滞系统的稳定性分析问题,基于此结论,研究了非线性系统的状态反馈控制问题,建立了新的李雅普诺夫函数,得出新的线性矩阵不等式,采用线性矩阵不等式技术,结合Matlab软件计算,利用已计算出的时滞上界,得出控制器设计方案,最后用数值实例仿真验证了所给方法的有效性和优越性。; 张骜; 关键词：稳定性分析非线性控制时滞系统

小脑神经网络用于不确定时滞系统的鲁棒非脆弱控制被引量：1: 2020年; 针对不确定时滞系统的鲁棒跟踪控制问题,设计了一种基于小脑神经网络CMAC的鲁棒非脆弱控制器。首先,给出小脑模型神经网络控制系统的算法。其次针对一类不确定时滞系统,根据李雅普诺夫稳定理论,进行了鲁棒非脆弱控制器的设计。假设反馈控制中即含有状态反馈不确定性,也具有状态时滞的不确定性。证明不确定时滞系统鲁棒非脆弱控制存在的条件。该条件可以利用Matlab的线性矩阵不等式LMI工具箱来求解鲁棒控制器的参数。之后利用CMAC神经网络较强的学习能力和鲁棒非脆弱控制器对参数摄动抑制作用的特点,将鲁棒非脆弱控制器与小脑模型神经网络CMAC相结合,构成小脑模型神经网络与鲁棒非脆弱控制器的复合控制,实现对不确定时滞系统的跟踪控制。仿真结果显示,对于输入端扰动和一定程度的参数摄动,经过复合控制器的作用,被控系统能在短时间的抖动后逐渐趋于稳定,不仅具有较快的响应速度,还具有较短的收敛时间和令人满意的跟踪精度。该种复合控制表现出较强抗干扰能力及鲁棒性。; 付兴建郭宏梅; 关键词：小脑模型神经网络非脆弱控制时滞线性矩阵不等式

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