1Fang Hua-Jing HUST 2010Fang Hua-Jing HUST 2010Fang Hua-Jing HUST 2010Fang Hua-Jing HUST 20101922Fang Hua-Jing HUST 201026一般被控对象31Fang Hua-Jing HUST 201036 Fang Hua-Jing HUST 2010
13.一般当T2(s)有一个位于右半s平面或无穷远处的零点时且有1-显示中间结果2-不显示中间结果定理1 若v无单位圆上的零点则上式的 优化问题存在最优解q并且 是有限项的多项式
参考书籍:. Zhou and K. Glover Robust Optimal Control Prentice Hall 1996(中译本周克敏鲁棒与最优控制国防工业出版社2001) and Lonear Robust Control Prentice-hall Inc 1995. and Feedback control Theory Macmillan Publishing
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级稳定性与鲁棒性基础Lecture 3: 鲁棒控制基础倒立摆控制智能控制倒立摆的控制模型在平衡点 处线性化最终建立起被控量θ和控制量u之间的关系近似描述单摆运动规律寻找合适u使平衡态 稳定建模控制:忽略某些动态特性→线性化
#
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级鲁棒控制系统在前面各章中我们总是假设已经知道了受控对象的模型但由于实际中存在种种不确定因素如: 参数变化 未建模动态特性 平衡点的变化 传感器噪声 不可预测的干扰输入等等所以我们所建立的对象模型只能是实际物理系统的不精确的表示鲁棒系统设计的目标就是要在模型不精确和存在其他变化因素的条件下使系统仍能保持预期的
4.程序及说明应用MATLAB的Robust Control Toolbox可编写设计程序(文件名sushinf.m)以下是程序中主要内容的说明:构成系统的名义模型并计算和绘制系统的频率特性曲线(图12.6 )图中的两条曲线分别为车体速度响应和加速度响应由图可见系统的加速度响应曲线正好在5hz处出现峰值Ac=susmodaBc=susmodbBwc=susmodbwC=susmodcC1=[
12 H鲁棒控制12.1鲁棒控制的概念20世纪末现代控制的理论与方法已日趋完善然而在工程实际中的应用依然困难.其中一个重要原因是现代控制理论在很大程度上要依赖于有一个描述被控对象动态特性的精确数学模型或者要求对象的不确定性和外界干扰满足某种特殊的假定而且利用这种理论设计的系统只对数学模型保证预期的性能指标然而控制系统设计中一个不可避免的问题是系统的数学模型与实际系统总难免会有些不同这是由于在
#
模糊控制(4/10)3实例倒单摆控制自适应模糊控制系统通常,对MIMO系统规则库的建立问题,有两种解决方法:一种是利用被控对象动态特性进行模糊模型在线辨识;一种是自学习方法。前者类似于传统的系统辨识和自适应控制策略,后者则更接近于自学习与智能型机构。基于模型的模糊控制方法是用一组if-then语句(T-S model)或关系方程(Pedryez model)来表达输人输出变量之间的关系,在此模型基
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报