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《一类随机混杂系统的鲁棒方差控制》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、更多技术文章,论文请登录www.srvee.com第36卷第2期自动化学报Vol.36,No.22010年2月ACTAAUTOMATICASINICAFebruary,2010[2]程具有理想的效果(无延迟、无虚警、无漏警等).Mariton建立数学模型,在同一框架下考虑故障检测与识别和控制器一类随机混杂系统的鲁棒方差控制的重构问题.Mariton指出,即使很小的检测延迟和很低的虚警概率作用于重构闭环控制系统时,也不能保证系统稳定运伍友利1方洋旺1王洪强1刘文杰1行.因此,在进行控制器重构设计时,考虑故障检测和识别固有的不完备性具
2、有重要的意义.摘要对一类结构参数不完全已知的Markov跳变参数系统,研究使Mariton所提出的模型属于一类Markov跳变线性系统得闭环系统的稳态状态方差小于某个给定的上界,同时满足一定H1性(Markovjumplinearsystems,MJLS)模型.关于MJLS的能的状态反馈鲁棒方差控制器设计问题.运用线性矩阵不等式(Linear研究取得了一系列重要的成果,包括稳定性、均方控制、鲁棒matrixinequality,LMI)方法,对系统进行了方差分析,给出并证明了[3¡5]控制、滤波及其在相关领域的重要应用等.Mari
3、ton提控制器存在的条件,进而用一组线性矩阵不等式的可行解给出了控制器出的模型包括两类随机过程:一类表示系统元件的故障状态,的一个参数化表示.通过建立一个具有LMI约束的凸优化问题,给出了最小方差鲁棒控制器的设计方法.最后仿真结果表明了该方法的有效性.另一类表示故障自动检测和识别结果作用于控制器重构的过程.关于这类容错系统模型的稳定性、参数不确定性、检关键词方差约束,H1性能,容错控制系统,Markov跳变系统,乘性噪声测错误、检测延迟、执行器饱和控制和H1性能分析分别由[6][7¡8][9]DOI10.3724/SP.J.100
4、4.2010.00337Aberkane,Mahmoud和Shi等进行了研究.Samir[10]等运用参数依赖Lyapunov函数研究了该类系统的稳定RobustVariance-constrainedControlofa性和输出反馈控制问题,给出了具有更少保守性的均方指数ClassofStochasticHybridSystems稳定性条件.另一方面,在实际工程应用中,一类控制问题的性能指WUYou-Li1FANGYang-Wang1WANGHong-Qiang1标常常直观地表现为系统状态稳态方差的上界形式.以此为LIUWen-
5、Jie1背景而形成的约束方差控制问题得到了国内外学者的广泛[11¡13][14]关注,取得了一些重要的研究成果.Wang等讨论AbstractThedesignofastatefeedbackrobustvariancecon-trollerisconsidered,whichguaranteestheclosed-loopsteady-了具有乘性噪声和方差约束的随机系统的鲁棒H1控制问[15]statevariancetobelessthanagivenupperboundandcon-题,Majura等研究了模糊系统的最优控制
6、问题.王子栋[16¡17]cernssomeH1performanceforaclassofMarkovjumpsystems等研究了不确定容错系统的方差约束控制问题,进行whosemodeisnotavailablecompletely.Basedonlinearma-了方差分析,并提出了控制器的设计方法,但其研究的模型trixinequality(LMI)method,systemvarianceisanalyzedand只考虑了系统输入可能出现故障的情形.关于由MJLS描述theexistenceconditionsofsu
7、chcontrollersareproposedand的主动容错系统、具有方差约束的鲁棒控制问题的研究,目proved.Aparameterizedrepresentationofasetofdesiredcon-前尚未见到.trollersischaracterizedintermsofthefeasiblesolutionstotheLMIsystem.Theproblemofdesigningtheminimumvariance本文首先建立了一类具有乘性噪声和参数不确定性的robustcontrollerisformulat
8、edasaconvexproblemwithLMIMJLS描述的主动容错系统模型.然后采用线性矩阵不等式constrains.Finally,thesimulationresultsshowthee®ectiveness(Linearmatrixi