摘要：研究了状态和测量同时受白噪声干扰时广义随机2-D roesser模型的状态滤波器设计问题。将Kalman滤波器的设计推广至广义2-D roesser模型。通过逐行扫描法,模能重构的广义2-D roesser模型的滤波问题得到了解决,获得了状态向量的最优滤波的计算公式。计算步骤和例子说明了设计的滤波器的有效性。

摘要：本文针对2维方框图理论,研究了由roesser模型到F-M Ⅱ模型的转换方法,提出了一种新的模型转换方法。该方法依据2维方框图理论以及roesser模型与F-M Ⅱ模型之间的关联,可由roesser模型的实现矩阵直接求解出F-M Ⅱ模型的实现矩阵,且得到系统实现矩阵更灵活,有利于系统的分析设计。对比运用求状态方程实现模型之间的转换,省去了中间的求导环节,简化了计算步骤,使多维系统模型之间的转化更加便捷高效。将此方法运用于雷达系统中,能够提高系统的分析效率。

摘要：ATO(列车自动运行)技术通过控制算法实现列车运行速度自动调节,通过对控制算法进行优化,可使列车运行速度更加贴合目标速度。轨道交通列车作为具有高度重复性的非线性动力学系统,在固定线路的时间轴和批次轴具有二维动态演化的特性,因此考虑将二维模型迭代学习控制应用于轨道交通列车。不同车厢在列车运行时所受空气阻力不同,将列车车厢分为头、中、尾三类,求解基于多质点模型的列车动力学方程,对其进行线性化处理,得到列车的状态空间方程;应用二维系统理论,将其转换为二维roesser模型;设计范数优化迭代学习控制算法,将其作为二维模型的输入信号,验证了新建立的二维模型具有渐进稳定性。同时,选择市域铁路D型列车组作为研究对象,通过对速度、位移追踪仿真,验证了优化后算法的可行性;并选择了两种常用的一维系统ILC(迭代学习控制)进行速度追踪仿真,通过比较三者的追踪误差,验证了优化后算法的追踪性能优于其余两者。

摘要：讨论具有时不变、模有界、参数不确定性的 2-D roesser 模型的鲁棒 H_∞控制问题,目的在于设计一种状态反馈控制器,使所得的闭环系统对所有允许的不确定性均具有期望的 H_∞性能指标．借助线性矩阵不等式(LMI)建立了不同形式的 2-D roesser 的有界实引理, 并在此基础上给出了鲁棒 H_∞控制问题可解性的一个充分条件。最后利用这个条件,通过解矩阵不等式设计出所期望的状态反馈控制器．

摘要：基于Sylvester矩阵方程的显示通解提出了上(下)块三角的状态反馈特征结构配置的参数化方法。给出了状态反馈控制律及闭环特征向量的参数化表达式,它们都依赖于参数向量{f1ijk}及{f2ijk},这组参数向量表征了系统的设计自由度,通过合理地选择这些自由度可以满足系统的其它性能指标,为系统的进一步设计提供了方便。数值例子显示了其有效性。

摘要：讨论了具有广义Frobenius范数有界参数不确定性的2-D roesser模型的鲁棒H∞控制问题.借助线性矩阵不等式(LMI)给出了2-D roesser模型鲁棒H∞控制问题可解性的一个充分条件,并利用这个条件,通过解一系列LMI设计出了所期望的γ—次优H∞状态反馈控制律.

摘要：考虑在roesser模型中带有一类广义的Lipschitz非线性部分的不确定2-D Markovian跳跃参数系统的鲁棒镇定问题。在假设不确定的参数范数有界的前提下,设计状态反馈控制器,使得闭环系统对于所有允许的不确定性总是渐近稳定的。运用线性矩阵不等式(LMIs),给出了解决问题的充分条件。通过求解一定的LMIs,得到所需的状态反馈控制器。一个数值算例说明了所提出理论的有效性。

摘要：【目的】研究roesser模型下状态向量中带有定常时滞的二维切换系统的有限区域异步切换H控制问题。【方法】基于模态相关平均驻留时间方法设计相应的有限区域模态相关状态反馈加权H控制器,利用线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI),结合多重Lyapunov函数给出了所研究系统有限区域稳定可解的充分条件。【结果】通过LMI工具箱验证了结论可行性,可以将算例应用于化学反应器的传热过程系统,验证了结果的实际可行性。进而与已有结果进行对比,说明了所得结果的优越性。【结论】通过对角方法选取三角形有限区域,考虑状态向量中含有定常时滞的情况,所得结果对于实际系统具有重要研究意义。

摘要：基于2D系统理论,对含有非线性项的时变系统的迭代学习控制进行了讨论。首先,考虑了2D roesser模型的收敛性条件;然后将非线性系统转化为roesser模型;接着基于此模型设计了一种新型的学习率,证明了在此学习率的作用下系统是收敛的;最后,对一个实际系统进行了数值仿真,并与离散差分型算法进行比较,验证了所提方法的正确性。

摘要：对于具有重复运动性质的系统,迭代学习控制是一种行之有效的控制方法。开闭环迭代学习控制能同时利用系统前次运行和当前运行的信息,因而性能优于单纯的开环迭代学习控制。针对线性连续系统,设计了D(Differential)型开闭环迭代学习控制器,利用2-D(Two-Dimensional)系统理论建立系统的2-D连续—离散roesser模型,并给出了保证控制器收敛的充分必要条件。最后通过一个仿真实例,证明了该方案的有效性。