基于模型估计的多采样率控制系统鲁棒稳定性...

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1、分类号TP13密级公开UDC编号硕士研究生学位论文题目基于模型估计的多采样率控制系统鲁棒稳定性学院（所、中心）信息学院专业名称信号与信息处理研究生姓名彭述清学号1200701538导师姓名施心陵职称教授邢伟（外聘指导教师）2010年4月扉页：独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，对本文的研究做出贡献的集体和个人均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：日期：论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有

2、关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵循此规定）研究生签名：导师签名：日期：…………………………………………………………………本人及导师同意将学位论文提交至清华大学“中国学术期刊（光盘版）电子杂志社”进行电子和网络出版，并编入CNKI系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名：导师签名

3、：日期：摘要摘要多采样率控制是近年来提出的一种新的控制策略。由于多采样率控制方案具有提高系统性能、适应多种复杂的实际情况等诸多优势，使得多采样率控制系统在现代工业控制得到广泛应用。本文对基于模型估计多采样率状态反馈控制系统的鲁棒稳定性进行了分析。为了在保证系统稳定的前提下，系统可以尽可能得容忍更长的采样周期，提出了基于模型估计的思想，该模型和实际的被控对象具有相同的结构。在系统采样时，用系统的实际状态来更新模型的状态；在采样间隔的时候，用被控对象模型的状态来估计被控对象状态。系统的状态反馈控制率基于模型的状态来产生。利用各采样周期的概率

4、统计知识与概率渐进稳定性理论，推导出新的稳定性标准。该标准表明多采样率系统的稳定性不仅与系统各采样周期的长度有关，还与各采样周期对应的发生概率有关。该标准对长采样周期给出了一个容忍界。由于考虑了各采样周期的发生频率，该稳定性标准具有一般性和更小的保守性。利用MATLAB分别对均匀采样系统、确定的多采样率系统、受系统本身不确定因素和外界影响的多采样率系统，进行仿真分析与比较，结果表明了本文提出的模型估计方法有效，并且本文推导的稳定性标准与国内外现有理论相比，具有更小的保守性。最后，通过仿真分析了模型估计误差对系统稳定性的影响。关键词：多采

5、样率控制系统；鲁棒稳定性；模型估计；MATLAB仿真41AbstractAbstractMultiratesampled-datacontrolsystemsisanewcontrolstrategy,whichisproposedinrecentyears.Asthemultiratesampled-datacontrolschemeistoimprovesystemperformance,adapttoavarietyofcomplexsituations,andmanyotheradvantages,multiratecontro

6、lsampled-datasystemshasbeenwidelyusedinmodernindustrialcontrol.Thispaperdealswiththeproblemofthestabilityofmultiratesampled-datastatefeedbackcontrolsystemsbasedonmodelestimation.Inordertoenlargesamplingperiodswhilekeepthesystemstable,aplantmodelwasproposed,whichhasasimil

7、arstructuretotheactualplant.Theplantmodelstateisupdatedatsamplingtimebytheplant’sstateandtheplantmodelisusedtoestimatetheplantstateatsamplingintervals.Thestatefeedbackcontrolsignalisgeneratedbaseonthemodelstate.Utilizingstatisticalknowledgeofsamplingperiodsandprobability

8、asymptoticstabilitytheory,thenewstabilitycriterionwasproposed.Thecriterionindicatesthatthelengthofsampl