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数据丢失对迭代学习控制的影响分析

控制与决策 2014年第3期29卷 443-448页

作者：卜旭辉侯忠生余发山付子义河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

针对一类线性系统,分析数据丢失对迭代学习控制算法的影响.基于lifting方法给出跟踪误差渐近收敛和单调收敛的条件,并分析收敛速度与数据丢失率的关系,结果表明收敛速度随着数据丢失程度的增加而变慢.为了抑制迭代变化扰动的影响,给出... 详细信息

针对一类线性系统,分析数据丢失对迭代学习控制算法的影响.基于lifting方法给出跟踪误差渐近收敛和单调收敛的条件,并分析收敛速度与数据丢失率的关系,结果表明收敛速度随着数据丢失程度的增加而变慢.为了抑制迭代变化扰动的影响,给出一种存在数据丢失时的鲁棒迭代学习控制器设计方法,并将控制器设计问题转化为求取线性矩阵不等式的可行解.仿真实例验证了理论分析结果和鲁棒迭代学习控制算法的有效性.

关键词：迭代学习控制数据丢失收敛速度鲁棒设计

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测量数据丢失的一类非线性系统迭代学习控制

控制理论与应用 2012年第11期29卷 1458-1464页

作者：卜旭辉余发山侯忠生王福忠河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454000 河南省高等学校控制工程重点学科开放实验室河南焦作454000 北京交通大学电子信息工程学院北京100044

迭代学习控制方法应用于网络控制系统时,由于通信网络的约束导致数据包丢失现象经常发生.针对存在输出测量数据丢失的一类非线性系统,研究P型迭代学习控制算法的收敛性问题.将数据丢失描述为一个概率已知的随机伯努利过程,在此基础上给... 详细信息

迭代学习控制方法应用于网络控制系统时,由于通信网络的约束导致数据包丢失现象经常发生.针对存在输出测量数据丢失的一类非线性系统,研究P型迭代学习控制算法的收敛性问题.将数据丢失描述为一个概率已知的随机伯努利过程,在此基础上给出P型迭代学习控制算法的收敛条件,理论上证明了算法的收敛性,并通过仿真验证理论结果.研究表明,当非线性系统存在输出测量数据丢失时,迭代学习控制算法仍然可以保证跟踪误差的收敛性.

关键词：迭代学习控制非线性系统网络控制系统数据丢失

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具有时延和数据丢失的直线电机迭代学习控制

控制理论与应用 2017年第12期34卷 1631-1636页

作者：周颖何磊郑凤南京邮电大学自动化学院江苏南京210003

针对网络环境下同时存在一步时延和数据丢失的直线电机系统,本文研究了其P型迭代学习控制方法.将一步时延描述为概率已知的随机Bernoulli过程,而将数据丢失描述为概率未知的随机Bernoulli过程,且丢失概率属于一个已知的数值区间.然后,... 详细信息

针对网络环境下同时存在一步时延和数据丢失的直线电机系统,本文研究了其P型迭代学习控制方法.将一步时延描述为概率已知的随机Bernoulli过程,而将数据丢失描述为概率未知的随机Bernoulli过程,且丢失概率属于一个已知的数值区间.然后,利用λ范数理论给出了P型迭代学习控制算法的收敛条件,通过适当选取学习增益因子,可使得直线电机控制系统的输出渐近收敛于期望输出.最后通过仿真验证了本文所提控制方法的有效性。

关键词：数据丢失一步时延直线电机迭代学习

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包含数据丢失的迭代学习控制系统收敛性分析

系统工程与电子技术 2014年第2期36卷 361-367页

作者：黄立勋方勇上海大学通信与信息工程学院上海200072 郑州轻工业学院计算机与通信工程学院河南郑州450001

为了分析数据丢失对测控信号无线传输迭代学习控制系统收敛性能的影响,首先分别得到了包含测控信号随机数据丢失影响因子的系统转移矩阵,然后研究了影响系统收敛速度的矩阵特征值和鲁棒收敛性的矩阵下三角内元素取值的变化情况。由分析... 详细信息

为了分析数据丢失对测控信号无线传输迭代学习控制系统收敛性能的影响,首先分别得到了包含测控信号随机数据丢失影响因子的系统转移矩阵,然后研究了影响系统收敛速度的矩阵特征值和鲁棒收敛性的矩阵下三角内元素取值的变化情况。由分析可知,测量信号随机丢失会降低系统的收敛速度,而控制信号随机丢失会显著影响系统的鲁棒收敛性。最后,通过仿真实验证明了分析结论的正确性。

关键词：迭代学习控制无线网络控制数据丢失收敛性

测量数据丢失的随机不确定系统鲁棒滤波递推算法

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控制与决策 2011年第2期26卷 280-284页

作者：潘爽赵国荣高超刘涛海军航空工程学院控制工程系山东烟台264001

针对一类具有测量数据丢失的不确定离散随机系统,研究了鲁棒状态估计问题,基于间断观测滤波算法和规则最小二乘优化理论,给出一种Kalman形式的递推滤波算法.对于测量数据丢失的问题,采用已知概率的Bernoulli随机序列,使得对于所有可能... 详细信息

针对一类具有测量数据丢失的不确定离散随机系统,研究了鲁棒状态估计问题,基于间断观测滤波算法和规则最小二乘优化理论,给出一种Kalman形式的递推滤波算法.对于测量数据丢失的问题,采用已知概率的Bernoulli随机序列,使得对于所有可能的测量数据丢失和所能容许的不确定性,间断观测鲁棒状态估计递推算法是稳定的.最后,通过数值仿真和对比结果验证了所提出算法的可行性.

关键词：不确定系统数据丢失鲁棒滤波递推算法

测量数据丢失的随机不确定离散系统的鲁棒H_2状态估计

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控制理论与应用 2008年第3期25卷 439-445页

作者：王武杨富文詹耀清福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108

由于频宽有限,或者传感器临时损坏,测量数据在网络中传输时可能会丢失.本文对一类测量数据丢失的不确定离散系统,研究了鲁棒H_2状态估计问题.所有的系统矩阵的参数都属于给定的凸多面体区域.测量数据的丢失是随机发生的,认为它是已知概... 详细信息

由于频宽有限,或者传感器临时损坏,测量数据在网络中传输时可能会丢失.本文对一类测量数据丢失的不确定离散系统,研究了鲁棒H_2状态估计问题.所有的系统矩阵的参数都属于给定的凸多面体区域.测量数据的丢失是随机发生的,认为它是已知概率的Bernoulli随机序列.对于所有容许的不确定和可能的数据丢失,采用线性矩阵不等式方法,给出了全阶和降阶的H_2滤波器存在的充分条件.数值仿真表明本文所提方法的有效性.

关键词：数据丢失鲁棒H2滤波凸多面体不确定线性矩阵不等式

具有数据丢失二维Roesser系统的量化状态反馈控制

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电机与控制学报 2016年第3期20卷 96-101页

作者：卜旭辉程子豪余发山杨俊起河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454000

探讨存在数据丢失二维Roesser系统的量化状态反馈控制器设计问题。假设二维系统在网络控制系统中运行且系统状态全部可测,测量到的状态数据量化后经网络进行传输,同时由于网络自身限制伴随数据包丢失现象的发生。首先将数据丢失描述成... 详细信息

探讨存在数据丢失二维Roesser系统的量化状态反馈控制器设计问题。假设二维系统在网络控制系统中运行且系统状态全部可测,测量到的状态数据量化后经网络进行传输,同时由于网络自身限制伴随数据包丢失现象的发生。首先将数据丢失描述成取值为0或1的随机伯努利序列,定义了随机意义下二维系统的均方稳定性。其次,采用扇形界方法处理数据量化造成的误差,给出一个闭环系统均方渐进稳定的充分条件,基于该条件可通过求解线性矩阵不等式设计状态反馈控制器。最后,仿真示例验证了所提设计方法的有效性。

关键词：二维系统网络控制系统量化控制数据丢失随机系统

部分测量数据丢失的网络化系统的l_2-l_∞滤波

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控制理论与应用 2007年第6期24卷 919-923页

作者：王武蔡逢煌林琼斌杨富文福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108

在网络系统中,滤波器得到的观测量通过有限带宽的通道进行传送可能发生丢失.本文研究一类具有测量数据部分丢失的网络化系统的l2-l∞滤波器设计问题.测量数据的丢失采用已知概率分布的二进制切换序列来描述.利用线性矩阵不等式方法,设... 详细信息

在网络系统中,滤波器得到的观测量通过有限带宽的通道进行传送可能发生丢失.本文研究一类具有测量数据部分丢失的网络化系统的l2-l∞滤波器设计问题.测量数据的丢失采用已知概率分布的二进制切换序列来描述.利用线性矩阵不等式方法,设计全阶和降阶滤波器.所设计的滤波器使得滤波误差系统均方指数稳定,而且保证相对于所有有界的外界扰动信号,滤波误差系统具有一定的l2-l∞扰动衰减水平.数字仿真表明设计方法的有效性.

关键词：数据丢失网络化系统滤波 l2-l∞性能线性矩阵不等式

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一类存在数据丢失二维离散系统的H_∞滤波

控制理论与应用 2016年第4期33卷 523-529页

作者：程子豪卜旭辉梁嘉琪闫帅可河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454000

研宄输出测量数据丢失情况下二维线性离散系统的H_∞。滤波问题.首先,将数据丢失现象描述为随机伯努利序列,在此基础上建立二维系统状态估计误差的随机动态方程.其次,定义随机意义下的二维系统均方渐近稳定性和H_∞。性能,基于线性矩阵... 详细信息

研宄输出测量数据丢失情况下二维线性离散系统的H_∞。滤波问题.首先,将数据丢失现象描述为随机伯努利序列,在此基础上建立二维系统状态估计误差的随机动态方程.其次,定义随机意义下的二维系统均方渐近稳定性和H_∞。性能,基于线性矩阵不等式给出误差系统满足均方渐近稳定和H_∞。性能的一个充分条件,该条件可以实现滤波器参数矩阵的设计.同时,研宄结果被进一步推广到不确定二维系统.最后,通过仿真示例验证了理论结果的有效性.

关键词：二维离散系统 Rosser模型数据丢失 H_∞滤波线性矩阵不等式