摘要：建立一种非线性连续被控对象、系统总时延小于一个采样周期的网络控制系统连续模型.通过线性化及离散化的方法将非线性系统转换一种离散化的模型.利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,设计控制方法使系统稳定.在系统包含均匀量化器的情况下,设计控制方法使系统一致有界.通过调节量化器的误差范围,可以将系统状态控制在一定的范围内.实际中,据此可设计相应的量化级别及编码长度等参数.通过仿真验证控制方法的有效性,并分析了量化误差对系统收敛性的影响.

摘要：针对连续被控对象、系统总时延小于1个采样周期的网络控制系统建立了离散模型.利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法给出了使网络控制系统稳定的控制方法.实现了均匀量化情况下系统的一致有界控制,给出了系统收敛上界.通过调节量化器的误差可以将系统状态控制在一定的范围内.实际中据此可设计相应的量化级别及编码长度等参数.通过仿真验证控制方法的有效性并分析了量化误差对系统收敛性的影响.

摘要：针对具有不确定时延的网络控制系统,利用一致有界性理论、线性矩阵不等式方法分析系统一致有界性.首先引入线性离散系统和线性离散时滞系统的一致有界性,提出具有网络不确定时延的NCS系统一致有界性的概念.其次利用一致有界性理论、LMI和Schur补引理,给出网络控制系统一致有界的充分条件,并设计静态反馈控制器使闭环网络控制系统一致有界.最后给出算例,利用Matlab/LMI求解来说明结论的正确性.

摘要：为把已有的模糊控制算法应用于多自由度机器人的实时控制中,将间接自适应模糊控制算法从单输入单输出(SISO)系统推广至多输入多输出(MIMO)系统,并给出了系统收敛的严格数学证明.另外对于n关节的机器人轨迹跟踪问题,设计了一种新型控制器能够保证系统的最终一致有界性(u.u.b.).通过对具有远程独立电机驱动的双连杆机械臂的仿真试验证明了该方案的可行性.