理论和应用贡献复杂系统的鲁棒稳定性分析

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研究复杂系统的动力学稳定性更有趣的一个方面,因为稳定性分析提供了原则和方法对于工程师,数学家,以及其他系统获得更好的理解。这使我们能够理解系统的动力学性质,提出一种新的控制器或改善控制设计,优化或提高性能。

另一方面,它是常见的动态复杂系统的数学模型,在实践中,由于不确定性,不精确的参数变化,nonmodeled动力学,忽视了在简化条件,等等,等等。因此,复杂系统的鲁棒稳定性分析是至关重要的实现结果更像是真实的平台。

毫无疑问,稳定的鲁棒性是最活跃的研究领域之一的框架分析和控制的动态系统。

摘要“PI-Type滑模控制器设计PMSG-Based风力涡轮机,”j·刘等人改善永磁同步发电机的稳定——(PMSG)建立风能转换系统(wec)通过PI-Type滑模控制器。结果支持的应用李雅普诺夫稳定性理论和数值模拟。

摘要“健壮的限定时间跟踪的不确定线性系统执行器故障”由x彭等人提出了一种鲁棒限定时间容错控制(FTC)计划针对一类不确定线性系统的多个执行机构故障。自适应法被用来弥补缺点和不确定性的影响。结果表明,提出的状态反馈模型参考自适应限定时间FTC方案能保证跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内有限的时间。仿真说明该设计介绍。

摘要“生产优化研究决定根据付款时间和价格协调、“y燕等人构建一个最优的数学模型之间的订单报价和交货时间制造商和零售商,几个包括制造商交付罚金,在供应链。作者应用较短的处理时间规则(SPT)解决生产调度问题的和使用的增益函数(目标函数)是一个凸函数找到交货时间和最优的价格。

摘要“合作无人机多目标的地面进攻策略”问:张先生和r·魏提出一个平行的多视图的策略拼接在云端(PMVSC)无人机使用精确的目标识别和攻击和任务分配。模拟和实验进行实验合作无人机平台为了实现该算法。

摘要“紧急风险分析基于模糊证据推理”x乔和d·史提出的分析参考框架允许作者提供一个方法基于模糊证据推理分析,模型,和处理突发事件的风险。

摘要“LMI-Based一类Input-Constrained不确定非线性系统的鲁棒镇定与直升机模型”应用程序通过h . Gritli认为球场的鲁棒镇定直升机动力学模型不确定性和干扰通过理论框架基于LMI方法,以设计一个状态反馈控制律。

可及集边界具有有界扰动的齐次非线性时滞系统研究摘要”可以为齐次边界非线性系统延迟和扰动”朱x和y的太阳。在这里,作者建立一个充分必要条件,这样所有的系统解决方案渐近收敛在一个特定的球。最后,数值例子说明了所提出的理论结果。

饱和控制的前馈项磁悬浮系统的轨迹跟踪任务连接到一个梁机制提出了本文“嵌套饱和函数控制的磁悬浮系统”通过o . Gutierrez-Frias等。建议在使用由平坦的系统在一个积分器链变换系统,而控制器基于嵌套饱和函数和一个前馈项用于迫使输出轨迹收敛对参考轨迹。闭环解决方案被证明是局部指数稳定的通过李雅普诺夫第二方法。最后,数值模拟证明的有效性的建议。

事件驱动策略为多个神经网络具有参数不确定性和时间延迟介绍了“全球强劲指数同步多个不确定神经网络受事件驱动策略”戈尔。刘张和h。这里,一些足够的标准,以确保全球指数强劲的同步耦合神经网络利用矩阵不等式技术。最终,三个数值例子来说明结果。

模糊鲁棒控制,以减轻不确定性闭环供应链中的牛鞭效应与交货期在论文中提出了“缓解牛鞭效应在闭环供应链基于模糊鲁棒控制方法”张s和m。为此,交货期都包含在闭环供应链模型,一个额外的交货期Takagi-Sugeno模糊控制器的设计,并提出一种新的模糊鲁棒控制方法能够有效地减轻牛鞭效应引起的不确定性和交货期,和闭环供应链系统的稳定使用lmi)是保证。

轨迹跟踪控制算法基于分数阶PD控制器提出了一种轮式移动机器人在报纸上“健壮的设计、实现和验证分数阶PD控制器对轮式移动机器人轨迹跟踪”由l . Zhang et al。强劲的分数阶控制器调节,一种改进的平面阶段房地产作为一个鲁棒控制器优化规范提出了保证强劲的平面相位频率区间的宽度,而不是只有一个平坦的相位频率。

建立优化规则的问题的比例延迟控制器LTI系统解决纸”σ稳定的柔性关节机械臂通过控制器”推迟了g . Ochoa-Ortega et al .提案在于给予分析条件σ稳定系统类和保证系统响应的最大衰减率。本文中给出的条件进行测试实验在跟踪任务驱动机械非线性系统称为柔性关节机械臂使用反馈线性化方法。

关于系统鲁棒镇定的振荡和可能的影响,本文提出了一种鲁棒LMI-based控制方法“健壮的位置控制的一方1-DoF影响机械振子受外部持续扰动的状态反馈控制器,“f . Turkia et al。作者提供的稳定条件控制混合动力通过S-procedure双线性矩阵不等式,转化为线性矩阵不等式。不同条件下的数值模拟提供了显示建议的有效性。

再次考虑分数阶系统但自适应反推控制方案,本文的自适应神经网络控制的一类分数阶不确定非线性MIMO系统具有输入约束”,c .王等人保证跟踪误差的收敛甚至死区和饱和非线性控制器的输入。在这个工作中,未知的非线性不确定性由径向基函数神经网络近似和参数更新法律不相称的分数阶控制器中使用这些未知的非线性进行补偿。提出了两个仿真结果验证了该方案的有效性。

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