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      基于觀測器的馬爾科夫跳變系統(tǒng)的滑??刂茊栴}

      2022-08-19 12:46:08胡顯偉
      關(guān)鍵詞:性能指標時變無源

      胡顯偉

      (沈陽市藝術(shù)幼兒師范學校,遼寧 沈陽 110015)

      由于Markov跳變系統(tǒng)具有廣泛的適用性和簡單的數(shù)學描述,使其在控制領(lǐng)域得到了越來越多的關(guān)注[1-2]。而半Markov 跳變系統(tǒng)比Markov 跳變系統(tǒng)有更加廣泛的實際應(yīng)用,如航空航天系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和電力控制系統(tǒng)等[3-6],這使得半Markov 跳變系統(tǒng)逐漸成為當前的研究熱點,并出現(xiàn)了許多重要的理論成果[7-8]。

      在現(xiàn)實世界的系統(tǒng)中存在時滯,時滯存在于觀測的信號、控制輸入和系統(tǒng)的狀態(tài)等系統(tǒng)的各個部分。時滯分為兩種:不變時滯和時變時滯。時變時滯的應(yīng)用更加廣泛,并且有更低的保守性,使得關(guān)于時變時滯的研究得到了廣大學者的關(guān)注[9-11]。

      滑??刂圃隰敯艨刂品椒ㄖ衅鹬e足輕重的作用,是非常高效的非線性控制方式,具有控制結(jié)構(gòu)簡單、反應(yīng)迅速等優(yōu)點?;?刂品绞降脑恚菏紫仍O(shè)計了一種理想的滑模面,然后設(shè)計一種理想的控制器使系統(tǒng)狀態(tài)在有限的時間內(nèi)到達滑模面上?;诨?刂?,文獻[12]考慮了半Markov 跳變模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定問題,文獻[13]研究了Markov跳變中立系統(tǒng)。

      針對基于滑模觀測器的Markov跳變系統(tǒng)的混合H∞和無源控制問題,本文設(shè)計了1 個觀測器來測量1 個未知系統(tǒng)的狀態(tài),設(shè)計的反饋控制器和滑模面可以使閉環(huán)系統(tǒng)漸進穩(wěn)定并且滿足混合H∞和無源的性能指標。最終通過仿真,證明了所提理論的優(yōu)越性和合理性。

      1 問題描述

      考慮以下帶有外部干擾的非線性系統(tǒng):

      式中,x(t)∈Rn、u(t)∈Rm、?(t)∈Rq、y(t)∈Rp和z(t)∈Rq分別是系統(tǒng)狀態(tài)、控制器、外部擾動、系統(tǒng)輸出和控制輸出;f(r(t),t,x(t),x(t-Γ(t,rt)))∈Rm是連續(xù)的非線性函數(shù);Γ2為時變時滯的上界;φ(θ)是初值,θ∈[-Γ2,0];為了方便計算,Λ(rt=i)用矩陣Λi來表示,i∈S;Ai、Adi、Bi、Hi、Cxi、Ci、D?i分別為常數(shù)矩陣;未知項ΔAi和ΔAdi范數(shù)有界。Mi、Ni、Ndi為常數(shù)矩陣;Ξ(i,t)滿足Ξ(i,t)TΞ(i,t)≤I,?i∈S且[ΔAiΔAdi]=MiΞ(i,t)[Ni Ndi]成立,其中{rt,t≥0} 是Markov過程。

      在集合S={1,2,…,s} 中,概率矩陣為

      假設(shè)1 非線性函數(shù)f(r(t),t,x(t),x(t-Γi(t)))滿足

      式中,?1=max{?1i};?2=max{?2i};?1i和?2i為非負常數(shù)。

      假設(shè)2 時變時滯滿足Γ1i(t)≤Γi(t)≤Γ2i(t),≤μi≤1,μi(i=1,2)是已知的常數(shù)。

      引理1 矩陣D和E具有合適的維數(shù),當ε>0、0<P∈Rn×n、Γ(t)TΓ(t)≤I時,下面不等式成立:

      引理2 常數(shù)?<β,矩陣M>0,向量x:[?,β]→Rn,則下式成立:

      若矩陣Q>0,向量函數(shù)x:[?,β]→Rn,則:

      定義1 對于Tp≥0 和非零?(t)∈L2[0,∞),γ(γ>0)是混合H∞與無源的性能指標。當初值為0時,下式成立:

      備注2:當性能指標α=1 時,稱為H∞性能指標;當性能指標α=0 時,稱為無源性能指標;當性能指標α∈(0,1)時,稱為混合H∞和無源性能指標。

      2 主要結(jié)果

      考慮一個合適的觀測器來估計非線性系統(tǒng)的未知狀態(tài),該觀測器為

      令e(t)=x(t)-,e(t)代表測量誤差,則:

      式中,ey(t)表示測量的輸出誤差。

      2.1 積分滑模面設(shè)計

      設(shè)計一類積分滑模面:

      式中,Ki是控制器增益;是觀測器初值;當S(t)=0 和=0 時,狀態(tài)估計能夠到達滑模面。因此,可得等效控制器Ueq(t)=-(GiBi)-1GiLiCie(t)。

      將Ueq(t)帶入式(7),可得動態(tài)滑模方程:

      式中,BGi=I-Bi(GiBi)-1Gi。

      2.2 穩(wěn)定性分析

      定理1 對于常數(shù)γ>0,0<Γ1<Γ2,0<k<1,0<μi<1,其中i=1,2。如果存在對稱正定矩陣Pi、Si、Q1、Q2、Q3、Q4、Q5、Q7、Q8和參數(shù)ε1i、ε2i、ε3i、ε4i,?i∈S,使得下列不等式成立:

      證明:首先,設(shè)計一個新的李雅普諾夫函數(shù):

      從李雅普諾夫函數(shù)中可得?V1:

      則?V2和?V3分別為

      式中,πij≥0。

      當i≠j,πii≤0時:

      將式(9)引入?V3可得:

      基于牛頓萊布尼茲公式可知:

      基于上述分析,當t>0 時,可得J(t)≤0,系統(tǒng)具有混合H∞和無源的性能,證畢。值得注意的是當?(t)=0時,閉環(huán)系統(tǒng)也是穩(wěn)定的。

      基于schur 引理,式(11)左右分別乘對角陣diag{Xi Xi Xi Xi Xi Xi Xi I I I Xi I}和其轉(zhuǎn)置??芍剑?1)等價于式(25)。

      2.3 滑??刂坡实脑O(shè)計

      定理3滑??刂坡蕿?/p>

      式中,h為特別小的常數(shù)且滿足h>0,則可以到達滑模面S(t)=0上。

      證明:選擇李雅普諾夫函數(shù)

      對式(28)進行求導可得:

      由式(29)可推出

      3 數(shù)值仿真

      通過仿真證明理論的可行性和合理性。

      其他參數(shù)為ε1i=ε2i=0.5、ε3i=0.4、ε4i=0.2、a=0.5、d1=0.1sint、d2=0.6 cost;時滯導數(shù)的最大上界為μ1=0.2、μ2=0.25,且參數(shù)γ1=1;外部擾動?(t)=0.2?exp(-100t);非線性函數(shù)fi(t,x(t),x(t-Γi(t,rt)))=0.05sin(100x1(t))。

      基于線性不等式,可得K1=[11.215 6-3.966 8]、K2=[8.572 2-3.324 2]、。

      圖1 至圖5 分別為例1 的閉環(huán)系統(tǒng)狀態(tài)圖、切換函數(shù)、系統(tǒng)的控制輸入、觀測系統(tǒng)狀態(tài)并包含系統(tǒng)的切換信號和系統(tǒng)的誤差軌跡。

      圖1 例1的狀態(tài)軌跡

      圖2 例1的切換函數(shù)

      圖3 例1的控制輸入

      圖4 例1的觀測狀態(tài)

      圖5 例1的估計誤差

      表1 參數(shù)在不同模態(tài)下的取值

      表1 參數(shù)在不同模態(tài)下的取值

      表2 單連桿機器人手臂模型中參數(shù)的意義和大小

      表2(續(xù))

      圖6 至圖10 分別為例2 的閉環(huán)系統(tǒng)狀態(tài)圖、切換函數(shù)、系統(tǒng)的控制輸入、觀測系統(tǒng)狀態(tài)并包含系統(tǒng)的切換信號和系統(tǒng)的誤差軌跡。

      圖6 例2的狀態(tài)軌跡

      圖7 例2的切換函數(shù)

      圖8 例2的控制輸入

      圖9 例2的觀測狀態(tài)

      圖10 例2的估計誤差

      4 結(jié)論

      針對一類具有時變時滯、擾動和不確定因素的非線性半Markov 跳變系統(tǒng),本文研究了觀測器設(shè)計和滑模控制問題。所得結(jié)論如下:

      1)設(shè)計了一類模態(tài)依賴的Lyapunov 函數(shù),得到了充分條件,使半Markov 跳變系統(tǒng)實現(xiàn)漸進穩(wěn)定,在存在外部干擾并具有混合H∞和無源的性能的情況下得到的充分條件有更低的保守性;

      2)基于線性矩陣不等式,得到了控制器的增益矩陣,最終通過仿真證明了該方法的優(yōu)越性和合理性。

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