项目名称: 统一框架下奇异Markov跳变时滞系统的多目标控制与滤波

项目编号: No.61374087

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 徐胜元

作者单位: 南京理工大学

项目金额: 79万元

中文摘要: 本项目拟针对具有时滞和Markov跳变参数的奇异系统,深入讨论H∞、L2-L∞、无源、耗散等不同性能约束下的控制和滤波问题。Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函方法是研究时滞系统稳定性分析及其控制综合问题的主流方法之一,传统的研究工作中对所构造的L-K泛函中权矩阵的要求在很大程度上增加了分析与设计结果的保守性。事实上,从L-K泛函整体来考虑将不需要上述要求。在这一创新思想的指导下,本项目将针对所研究的系统,建立较之传统结果更具优越性的时滞相关稳定性判据,并进一步提出一个能够涵盖H∞、L2-L∞、无源、耗散等多种性能的新的性能指标,在统一框架下解决奇异Markov跳变时滞系统的多目标控制和滤波问题,提出模态相关和模态无关的状态反馈控制器、输出反馈控制器、满阶滤波器、降阶滤波器、模糊控制器和滤波以及滑模控制器的存在条件和设计算法。

中文关键词: 随机系统;时滞系统;马尔科夫跳变系统;奇异系统;鲁棒控制

英文摘要: For singular systems with time delays and Markov jumping parameters, the control and filtering problems under different performances including H∞, L2-L∞, passivity and dissipativity will be investigated in this project. Lyapunov-Krasovskii (L-K) functiona

英文关键词: Stochastic systems;time-delay systems;Markovian jump systems;singular systems;robust control

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【AAAI2022】一种基于状态扰动的鲁棒强化学习算法
专知会员服务
33+阅读 · 2022年1月31日
【AAAI2022】GearNet:弱监督领域自适应的逐步对偶学习
专知会员服务
24+阅读 · 2022年1月20日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
125+阅读 · 2021年8月25日
专知会员服务
121+阅读 · 2021年7月22日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年6月9日
【WWW2021】用优化框架解释和统一图神经网络
专知会员服务
44+阅读 · 2021年2月1日
专知会员服务
34+阅读 · 2020年11月26日
强化学习和最优控制的《十个关键点》81页PPT汇总
专知会员服务
103+阅读 · 2020年3月2日
机器人运动轨迹的模仿学习综述
专知
1+阅读 · 2021年11月12日
【APC】先进过程控制系统(APC: Advanced Process Control)
产业智能官
61+阅读 · 2020年7月12日
无人机集群对抗研究的关键问题
无人机
55+阅读 · 2018年9月16日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年11月19日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
31+阅读 · 2020年9月21日
Arxiv
10+阅读 · 2020年6月12日
小贴士
相关VIP内容
【AAAI2022】一种基于状态扰动的鲁棒强化学习算法
专知会员服务
33+阅读 · 2022年1月31日
【AAAI2022】GearNet:弱监督领域自适应的逐步对偶学习
专知会员服务
24+阅读 · 2022年1月20日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
125+阅读 · 2021年8月25日
专知会员服务
121+阅读 · 2021年7月22日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年6月9日
【WWW2021】用优化框架解释和统一图神经网络
专知会员服务
44+阅读 · 2021年2月1日
专知会员服务
34+阅读 · 2020年11月26日
强化学习和最优控制的《十个关键点》81页PPT汇总
专知会员服务
103+阅读 · 2020年3月2日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员