摘要：针对智能体通信时延和能源损耗问题,研究了带有时延和切换拓扑的二阶多智能体系统动态事件触发编队控制方法。在考虑通信时延的基础上,设计了一种动态事件触发机制,通过动态调整事件触发条件,使系统能够根据实时状态进行控制。根据该控制方法,建立了时延控制输入、切换拓扑和动态事件触发下闭环控制系统的数学模型,并利用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式理论证明了其稳定性。仿真结果表明,与现有方法相比,所提方法可以避免大量的触发,节约了网络资源,并提高了多智能体系统的收敛性能。

摘要：针对存在时变有界时延的网络控制系统,在一定假设条件下,基于分离原理讨论了状态观测器和状态反馈控制器的设计方法。状态观测器通过在开环预测和闭环预测间切换以补偿时延的影响,同时考虑时延的时变性以及回路中长时延的存在,闭环预测也是在多个模型间切换,从而将状态观测器建模成具有多个子系统的离散切换系统。在此基础上,利用预测状态作为控制器的输入,设计了具有圆盘区域极点约束的状态反馈控制器。最后以线性矩阵不等式可行解的方式分别给出了控制器和观测器的构造方法,仿真结果说明了所提出方法的有效性。

摘要：静止无功补偿器(static var compensator,SVC)不仅可以为电力系统提供无功支撑、稳定电压,其附加控制还可以有效提高系统暂态稳定性,但SVC模型参数的不确定性以及广域测量信号时延等外部干扰给附加控制器的设计带来很大的难度.提出了一种基于自适应滑模变结构理论的SVC鲁棒控制器设计方法,所设计控制器能有效提高系统暂态稳定性,并且其对于模型不确定性以及时延有较好的鲁棒性.首先根据区域惯量中心的运动方程建立了包含SVC的电力系统模型;然后将滑模变结构理论应用于电力系统模型中,求得SVC附加控制律,并通过自适应律优化控制器参数;最后通过四机两区域系统以及IEEE9节点系统对SVC控制器效果进行了仿真验证.结果表明,SVC自适应滑模控制器可以有效提升系统暂态稳定性,并且其性能优于传统的线性控制方法.

摘要：网络时延与数据丢包极大地降低了网络化多智能体系统的控制性能,甚至会破坏稳定性.考虑存在网络时延与数据丢包的网络化多智能体系统,提出了一种基于时延与丢包补偿机制的预测控制器设计方法,来主动地消除网络时延与数据丢包的影响.通过对网络化多智能体预测控制系统的分析,给出了能够保证系统稳定性与一致性的控制器设计步骤.最后的仿真实例表明了该方法的有效性.

摘要：在将统一混沌系统表达为T-S模型的基础上,利用泛函微分方程的Lyapunov-Krasovskii稳定性理论和线性矩阵不等式(LMIs)方法,设计出一个新的带时延状态反馈模糊控制器.仿真结果显示,所设计的控制器能有效地控制统一混沌系统的混沌时间轨迹到其平衡点,且控制简单可靠.

摘要：该文利用一个新的Liapunov函数,讨论了带时延细胞神经网络的全局渐近稳定性,得到了一些判定网络的全局渐近稳定新的充分条件,所得到的结果较之***等人的结果简单和实用且对于具体设计带时延细胞神经网络有重要的指导意义。

摘要：在同时考虑网络诱导时延和数据包丢失的基础上,研究了动态输出反馈网络控制系统指数稳定性和控制器设计问题.基于一定的数据包丢失率和不大于一个采样周期的时延,将系统建模为结构事件率约束的异步动态系统.利用线性矩阵不等式方法推导出网络接通率约束的系统指数稳定的充要条件,给出了确保系统稳定的控制器设计方法.M atlab数值算例说明了研究结果是有效可行的.

摘要：利用mak RTI通信支撑环境和VR-Link开发环境,提出了一种基于HLA的鱼雷武器分布交互仿真系统设计方法,重点对该联邦的SOM/FOM模型进行了设计,并对系统的时延进行了研究,所研制的系统对于鱼雷武器系统设计有应用价值。

摘要：针对同时存在时延及外部扰动条件下的多无人机系统编队跟踪控制问题,提出了一种基于leader-follower(领导-跟随)控制构型的鲁棒控制方法.首先,基于一致性控制理论,设计了存在时延与外部扰动的分布式编队跟踪控制协议.然后,将控制协议代入系统模型,通过变量替换将多无人机系统的编队跟踪控制问题转化为时延系统的渐进稳定性问题.进一步,利用构造的线性矩阵不等式组计算出保证时延系统稳定的最大容许时延上界,同时通过李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的渐近稳定性与时延上界计算方法的正确性.最后运用5架无人机构成的多无人机系统进行数值仿真实验,结果表明所设计的控制协议能够在同时存在时延及外部扰动的条件下快速平稳地实现编队跟踪控制.

摘要：针对涡轴发动机分布式控制系统中存在时延导致系统性能退化的问题,利用线性矩阵不等式(LMI)方法设计了时延鲁棒串级PI控制器。先利用内模控制(IMC)方法得到涡轴发动机串级控制器内、外环的PI控制器结构;再利用频域回路成形的方法给出保证系统具有期望性能的LMI形式约束条件;利用梯度近似的方法通过劳斯-赫尔维茨判据得到保证系统稳定的控制器参数约束条件;最后,在基于TrueTime的涡轴发动机分布式非线性仿真平台上进行数字仿真。仿真结果表明:在0.04 s时延条件下,当功率需求下降5%时,系统的调节时间小于5 s,功率涡轮转速超调不超过0.5%,且其最大燃油变化率只有传统串级PI控制系统的67%;设计的控制器能有效应对涡轴发动机分布式控制系统中存在的时延问题,同时能够以更小的代价保证系统具有期望的性能。