一、带状态滞后及控制滞后的一阶线性系统预测镇定（论文文献综述）
宋子莹[1]（2021）在《带有时间相关观测噪声不确定系统的分布式融合估值器》文中进行了进一步梳理时间相关噪声广泛出现在导航系统和跟踪系统中.本文基于射影理论,观测差分和线性最小方差意义下的最优加权融合算法,研究带时间相关观测噪声多传感器随机不确定系统的分布式融合估计问题,主要内容如下:对带AR（1）时间相关加性观测噪声以及观测方程中含有多个白色乘性噪声的随机时变系统,首先通过观测差分将持续相关的观测噪声化为相邻时刻相关的观测噪声,设计了局部单传感器子系统的线性最优估值器,包括滤波器,预报器和平滑器.与已有文献中的滤波算法相比,降低了算法的复杂度.推导了任意两个局部估计误差之间的互协方差矩阵的计算公式,进而给出了线性最小方差意义下的分布式融合估值器.对上述系统进一步考虑了状态乘性噪声,且状态乘性噪声与观测乘性噪声相关.为此,引入了新的过程噪声,将相关的乘性噪声转化为一步自相关和互相关的加性噪声.对单传感器子系统,提出了局部最优滤波器,预报器和平滑器.其中局部状态滤波器依靠新引入的过程噪声的递推滤波器.进而对多传感器系统,给出了分布式融合最优估值器.对带ARMA（nb,nd）时间相关观测噪声以及乘性噪声为白噪声的随机系统,利用观测差分,将原系统转化为带状态滞后和有限步相关观测噪声的系统.通过引入乘性噪声与系统状态乘积的估值器,提出了局部单传感器子系统的滤波器、预报器和平滑器.进而利用线性最小方差意义下的次优加权融合算法和协方差交叉融合算法,给出了分布式融合估值器.
王锦华[2]（2007）在《饱和控制线性系统分析》文中研究说明饱和特性广泛地存在于各类控制系统中，如执行器或某些出于安全而人为加的限幅器。它的存在（或介入）可使原本为线性的系统变为非线性的，从而系统特性发生质的变化。执行器饱和对系统产生深刻影响，究其原因在于指令控制与被控对象实际接收到的不一致，特别地，深度饱和后指令控制将失去控制作用。课题来自“复杂系统中受限控制问题的研究”项目（国家自然科学基金资助）。本论文的宗旨是对执行器饱和线性系统进行动态分析；所涉及的系统包括连续与离散时间的、确定与不确定的、单变量与多变量的；内容以稳定性分析为主，另有系统干扰至输出的L2增益分析。研究工作基于Lyapunov稳定性理论，饱和采用饱和度法和H矩阵法（凸组合法）两种处理法，计算基于矩阵特征值和线性矩阵不等式。对于执行器饱和连续时间单变量系统用饱和度法，给出状态反馈系统是全局渐近稳定（GAS）还是区域渐近稳定（RAS）的充分性条件（判据），对后者给出不变吸引椭球（域）的算法；对含状态观测器的输出反馈情况也给出相应结果。对于执行器饱和连续时间多变量状态反馈系统用H矩阵法，将干扰至输出的L2增益估计问题化为具有LMI约束的优化问题解决，在优化支持下求得最小增益。在Hu关于执行器饱和离散时间系统（ASDTS）研究工作的基础上，进而对参数依赖系统（PDS）用H矩阵法进行稳定性分析和L2增益分析，所用的Lyapunov函数包括：（ⅰ）独立的，（ⅱ）仅参数依赖的和（ⅲ）同时参数依赖和饱和依赖的三种；所得结果的保守性依次减小，而包容性依次增大；在优化支持下分别求得最小增益，计算的保守性也是依次减小。所得结果皆附以算法，并以算例对结论进行验证。
刘毅敏[3]（2005）在《时滞离散系统的最优输出跟踪控制器近似设计》文中研究表明在实际的控制系统中,时滞现象普遍存在,时滞系统的最优控制一直是科技工作者重要的研究课题。随着计算机技术的发展,离散系统控制理论和技术越来越受到人们的重视,数字控制器在许多场合取代了模拟控制器,基于工程实践的需要,离散控制系统有相当多的实际应用。所以,时滞离散系统的最优控制问题近年来成为广受关注的研究领域。但时滞离散系统的相关研究一直面临一些困难。一方面,虽然时滞离散系统可以通过扩维变为无时滞系统来研究,但是对于系统阶数较高和/或时滞较大的系统,扩维后可能使系统的阶数变得很高,从而引起“维数灾难”问题,导致系统模型的阶数增高,计算复杂度呈几何数级增加。另一方面,由于时滞系统二次型性能指标最优控制问题,往往导致求解既含有超前项又含有时滞项的两点边值问题,直接求时滞系统最优控制律的精确解是非常困难的,因此求解时滞系统的近似最优控制律是科学工作者追求的研究目标之一。跟踪控制理论作为控制理论中的一个研究方面在实际工程技术中得到了广泛的应用,对于时滞离散系统的最优输出跟踪问题,近年来也受到相当的重视。 本文研究具有二次型性能指标的时滞离散系统的最优输出跟踪控制问题。文中首先概述了时滞离散系统的特点及相关领域的主要研究成果;然后对最优控制理论的发展状况及其重要应用领域—跟踪控制进行了阐述;在此基础上将灵敏度法引入到时滞离散系统的最优输出跟踪控制问题研究中,对其最优输出跟踪控制律的求解和实现进行了详细的讨论。
赵驯洪[4]（2004）在《线性离散时滞大系统最优控制的灵敏度参数法研究》文中研究指明在海洋工程中的许多控制系统都可以归结为时滞复杂（大）系统。如大型海洋结构物的振动控制系统、轮船或拖曳体的姿态控制系统等。本文针对状态含有滞后的离散线性系统提出了最优控制的灵敏度参数方法，并将灵敏度法用于线性离散时滞大系统的最优控制研究中。 对于一个带时滞的大系统，其基于二次型性能指标的最优控制问题往往归结为求解一组既有时间滞后项又有时间超前项的相互关联的高阶两点边值问题，因而求解该问题尤其困难，求其精确解仍几乎是不可能的。 本文中将研究带定常状态滞后的离散线性大系统的最优控制问题，并提出一种新的、基于灵敏度参数法的最优控制近似方法。文中首先概述了时滞系统的最优控制理论以及大系统理论的发展及当前该领域的主要研究成果，并对目前应用于时滞（大）系统的各种最优、次优控制方法进行了简短的评述。然后在此基础上研究了灵敏度参数方法： 1．在由该最优控制问题导出的两点边值问题中引入一个灵敏度参数ε，并对问题进行适当的变换，将这个既有时间滞后、时间超前项又有子系统间的耦合项的两点边值问题转化为一个既无未知的时间滞后和时间超前项又未知的无子系统间耦合项的两点边值问题序列。并论证了这些新问题的解与原问题的解之间的关系。 2．分析了求解这一序列新问题的算法。通过对这一序列新问题逐次求解，将其中的时间滞后项、时间超前项和耦合项逐次转化为已知量，据此导出求解这一序列问题的具体算法，并由它们的解导出原来的大系统的最优控制规律。线性离散时滞大系统最优控制的灵敏度参数法研究3.研究了带小滞后的线性离散大系统的最优控制问题，利用灵敏度参数法，并 结合系统具有小时滞的特点，提出了一种适合于这一类系统的最优控制的加 速算法。4.由于问题本身的复杂性，在实际应用中求得该最优控制问题的精确解是十分 困难的，更可行的方法是在满足一定精度要求的前提下求得一个次优解。因 此本文还讨论了如何利用文中提出的算法求解次优控制律。
崔新忠[5]（2004）在《线性时滞不确定系统的鲁棒控制研究》文中研究表明本文研究时滞不确定性系统的鲁棒稳定性分析和鲁棒控制器设计,以理论研究为主,结合算例,将所得到的结论加以应用。并且给出了相应的仿真结果。本文主要包含两部分的内容:鲁棒稳定性分析和鲁棒控制器设计。关于鲁棒稳定性的分析,本文主要做了以下两方面工作:第一,对线性时滞不确定系统进行了鲁棒稳定性分析和讨论,利用李亚普诺夫方法,结合Riccati不等式方程和一个等价的李亚普诺夫方程,给出了系统在强结构不确定性、范数有界不确定性和矩阵拓扑型结构不确定性下,能够鲁棒稳定的充分条件;对矩阵拓扑型结构不确定性系统给出了一个 计算不确定范围的简单条件。第二,研究了线性多时滞系统的稳定性问题。对于确定的系统,利用李亚普诺夫方法,结合Riccati方程,给出系统时滞无关鲁棒稳定的充分条件,对于不确定系统,利用同样的方法,给出了系统时滞无关鲁棒稳定的充分条件。所得的结果均是单时滞系统已有结论的推广。关于鲁棒控制器的设计,本文主要做了下面的工作:第一,讨论了控制滞后确定系统和不确定系统的鲁棒控制器设计。利用李亚普诺夫方法,给出了系统可用状态反馈鲁棒控制的条件;并且设计了相应的时滞无关鲁棒控制器;结合算例,给出了相应的仿真结果。第二,讨论了具有控制滞后多时滞确定系统和不确定系统的鲁棒控制器设计;利用李亚普诺夫方法,给出了系统可用状态反馈鲁棒控制的条件;并且设计了相应的时滞无关鲁棒控制器。本文的最后作了总结和展望。
唐功友,刘颖健,赵驯洪,郭忠文[6]（2000）在《带状态滞后及控制滞后的一阶线性系统预测镇定》文中研究表明研究状态变量及控制变量均带滞后的一阶线性系统的预测镇定问题。通过按无滞后系统设计控制规律,预测物理上不可实现的超前状态变量的方法,得到了预测镇定控制规律。该控制规律可保证闭环系统的无穷个极点都位于根平面上希望极点的左边。
二、带状态滞后及控制滞后的一阶线性系统预测镇定（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、带状态滞后及控制滞后的一阶线性系统预测镇定（论文提纲范文）
（1）带有时间相关观测噪声不确定系统的分布式融合估值器（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 多传感器信息融合技术的研究现状 |
| 1.2.1 信息融合的结构 |
| 1.2.2 分布式融合状态估计的方法 |
| 1.3 带时间相关观测噪声随机系统的研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 带AR(1)时间相关观测噪声时变随机系统的分布式融合估值器 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题的阐述 |
| 2.3 分布式融合估值器 |
| 2.3.1 观测差分 |
| 2.3.2 局部单传感器子系统的滤波器、预报器和平滑器 |
| 2.3.3 任两个局部估计误差之间的互协方差矩阵 |
| 2.3.4 分布式加权融合滤波器、预报器和平滑器 |
| 2.4 仿真研究 |
| 2.5 本章小节 |
| 第3章 带AR时间相关观测噪声和乘性噪声不确定随机系统的分布式融合估值器 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题的阐述 |
| 3.3 分布式融合估值器 |
| 3.3.1 观测差分 |
| 3.3.2 局部单传感器子系统的滤波器、预报器和平滑器 |
| 3.3.3 分布式加权融合滤波器、预报器和平滑器 |
| 3.4 仿真研究 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 带ARMA相关观测噪声随机不确定系统的分布式融合估值器 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题的阐述 |
| 4.3 分布式融合估值器 |
| 4.3.1 模型转化与噪声统计信息 |
| 4.3.2 局部单传感器子系统的估值器 |
| 4.3.3 状态融合估值器 |
| 4.4 仿真研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果 |
（2）饱和控制线性系统分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract(英文摘要) |
| 术语、符号及缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 执行器饱和控制系统 |
| 1.2.1 饱和特性及其对系统的影响 |
| 1.2.2 饱和系统的研究进展及现状 |
| 1.3 本课题的研究内容 |
| 1.3.1 课题内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 Lyapunov稳定性及非线性系统的L_2增益 |
| 2.1.1 Lyapunov稳定性概念 |
| 2.1.2 Lyapunov稳定性定理 |
| 2.1.3 非线性系统的L_2增益 |
| 2.2 不确定系统及其鲁棒控制 |
| 2.2.1 不确定性描述 |
| 2.2.2 鲁棒稳定性 |
| 2.3 线性矩阵不等式(LMI)概述 |
| 2.3.1 LMI基本概念 |
| 2.3.2 基本LMI问题及相应求解器 |
| 2.3.3 LMI用于解决控制问题 |
| 2.4 饱和处理法 |
| 2.4.1 饱和度法 |
| 2.4.2 H矩阵法(凸组合法) |
| 第三章 执行器饱和连续时间系统分析 |
| 3.1 执行器饱和确定系统 |
| 3.1.1 问题的提出 |
| 3.1.2 执行器饱和单输入系统 |
| 3.1.3 执行器饱和多输入系统 |
| 3.2 带状态观测器的执行器饱和确定系统 |
| 3.2.1 问题的提出 |
| 3.2.2 稳定性分析 |
| 3.3 有外扰执行器饱和不确定系统 |
| 3.3.1 问题的提出 |
| 3.3.2 状态对干扰的响应分析及允许干扰类 |
| 3.3.3 L_2增益分析及控制器设计 |
| 3.4 仿真算例 |
| 3.4.1 执行器饱和确定系统仿真 |
| 3.4.2 有外扰执行器饱和不确定系统仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 执行器饱和离散时间系统分析 |
| 4.1 执行器饱和确定系统 |
| 4.1.1 问题的提出 |
| 4.1.2 稳定性分析 |
| 4.2 无外扰执行器饱和不确定系统 |
| 4.2.1 问题的提出 |
| 4.2.2 系统稳定性分析 |
| 4.2.3 吸引域的优化 |
| 4.3 有外扰执行器饱和不确定系统 |
| 4.3.1 问题的提出 |
| 4.3.2 L_2增益分析 |
| 4.3.3 L_2增益优化 |
| 4.4 仿真算例 |
| 4.4.1 无外扰执行器饱和不确定系统 |
| 4.4.2 有外扰执行器饱和不确定系统 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 进一步的研究问题 |
| 参考文献 |
| 本人简历 |
| 攻读硕士学位期间发表及完成的学术论文 |
| 在读期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（3）时滞离散系统的最优输出跟踪控制器近似设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 时滞系统概述 |
| 1.2 离散系统概述 |
| 1.3 最优控制与输出跟踪控制 |
| 1.4 时滞离散系统最优输出跟踪控制 |
| 1.5 本文的研究内容、目的和意义 |
| 2 时滞离散系统最优输出跟踪问题的提出 |
| 3 有限时间时滞离散系统最优输出跟踪控制问题的灵敏度法 |
| 3.1 有限时间性能指标下的时滞离散系统最优输出跟踪控制问题 |
| 3.2 灵敏度法化简问题 |
| 3.3 最优输出跟踪控制的近似过程 |
| 3.4 实例仿真 |
| 4 无限时间时滞离散系统最优输出跟踪控制问题的灵敏度法 |
| 4.1 无限时间性能指标下的时滞离散系统最优输出跟踪控制问题 |
| 4.2 灵敏度法化简问题 |
| 4.3 主要结果及证明 |
| 5 时滞离散系统最优输出跟踪控制的物理实现问题 |
| 5.1 参考输入外系统的状态变量重构 |
| 5.2 最优跟踪控制律的物理实现 |
| 5.3 实例仿真 |
| 6 结论与展望 |
| 致谢 |
| 附录 符号索引 |
| 参考文献 |
| 作者研究生期间发表的论文情况 |
（4）线性离散时滞大系统最优控制的灵敏度参数法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 引言 |
| 第一节 时滞系统概述 |
| 第二节 时滞系统的最优控制 |
| 第三节 时滞系统的次优控制 |
| 第四节 大系统概述 |
| 第二章 线性离散时滞系统最优控制的灵敏度参数法 |
| 第一节 线性离散时滞系统最优控制的必要条件 |
| 第二节 适合于灵敏度参数法研究的数学模型 |
| 第三节 灵敏度参数法 |
| 第三章 时滞大系统最优控制的灵敏度参数法 |
| 第一节 灵敏度参数法 |
| 第二节 第0阶两点边值问题 |
| 第三节 第l阶两点边值问题 |
| 第四节 最优控制规律 |
| 第五节 连续时滞大系统的情况 |
| 第四章 小滞后大系统最优控制的加速算法 |
| 第一节 加速算法的数学模型 |
| 第二节 第0阶两点边值问题 |
| 第三节 第l阶两点边值问题 |
| 第四节 最优控制规律 |
| 第五章 线性离散时滞大系统的最优与次优控制 |
| 第一节 灵敏度参数法 |
| 第二节 第O阶两点边值问题 |
| 第三节 第l阶两点边值问题 |
| 第四节 最优控制规律 |
| 第五节 次优控制规律的算法及仿真 |
| 第六节 小滞后时的加速算法 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者研究生期间发表论文情况 |
（5）线性时滞不确定系统的鲁棒控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究的目的及意义 |
| 1.2 时滞不确定性系统的鲁棒稳定性综述 |
| 1.3 时滞不确定系统的鲁棒控制综述 |
| 1.4 本文所要研究的主要内容 |
| 第2章 数学基础与预备知识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 李亚普诺夫意义下运动稳定性的基本概念 |
| 2.3 线性时滞系统的稳定性概念 |
| 2.4 常用的数学引理和公式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 线性时滞不确定性系统的鲁棒稳定性 |
| 3.1 引言及问题描述 |
| 3.2 线性时滞系统的稳定性分析 |
| 3.2.1 线性定常时滞系统的鲁棒稳定性分析 |
| 3.2.2 线性时滞不确定性系统的鲁棒稳定性分析 |
| 3.3 多时滞不确定系统稳定性分析 |
| 3.3.1 线性定常多时滞系统稳定性分析 |
| 3.3.2 线性多时滞不确定系统稳定性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 控制滞后的线性时滞系统的鲁棒控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 具有控制滞后的线性时滞系统的状态反馈镇定 |
| 4.2.1 控制滞后鲁棒镇定问题分析 |
| 4.2.2 算法与流程图 |
| 4.2.3 算例及仿真 |
| 4.3 控制滞后的线性不确定性系统的状态反馈 |
| 4.3.1 控制滞后不确定性系统的鲁棒镇定问题 |
| 4.3.2 算法及流程图 |
| 4.3.3 算例与仿真结果 |
| 4.4 控制滞后多时滞系统的状态反馈 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（6）带状态滞后及控制滞后的一阶线性系统预测镇定（论文提纲范文）
| 1 问题的描述 |
| 2 主要结果 |
| 3 举例 |
| 4 结论 |
四、带状态滞后及控制滞后的一阶线性系统预测镇定（论文参考文献）
- [1]带有时间相关观测噪声不确定系统的分布式融合估值器[D]. 宋子莹. 黑龙江大学, 2021(02)
- [2]饱和控制线性系统分析[D]. 王锦华. 青岛大学, 2007(03)
- [3]时滞离散系统的最优输出跟踪控制器近似设计[D]. 刘毅敏. 中国海洋大学, 2005(08)
- [4]线性离散时滞大系统最优控制的灵敏度参数法研究[D]. 赵驯洪. 中国海洋大学, 2004(01)
- [5]线性时滞不确定系统的鲁棒控制研究[D]. 崔新忠. 哈尔滨理工大学, 2004(01)
- [6]带状态滞后及控制滞后的一阶线性系统预测镇定[J]. 唐功友,刘颖健,赵驯洪,郭忠文. 青岛海洋大学学报(自然科学版), 2000(01)