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随机Markov跳变系统的分析、估计与控制
成果信息
立项支持
  • 公布年份:
    2017
  • 中图分类:
    TP273.8
  • 关键词:
  • 成果简介:
    该项目成果属于控制理论(学科分类号:12030)的研究,主要研究控制科学与工程领域的基础理论与方法,得到一项国家自然科学基金、一项教育部高校博士点基金、一项安徽省高校省级自然科学重点项目和一项江苏省高等学校博士自然科学类科研创新基金的资助。 在实际工程中,由于外部环境和内部演化等因素影响,动态系统常常会发生结构和参数的突变。随机Markov跳变系统(简称跳变系统)作为一类特殊的结构突变性随机系统,它具备时间和事件驱动两类动态机制。针对跳变系统的分析与设计,是控制理论领域的前沿课题,也是长期困扰自动控制理论和应用研究的难题。围绕跳变系统,该项目开展了长期而深入的研究,并在稳定性、反馈与镇定控制、状态估计与检测以及非线性分析与设计等方面取得了重大突破,主要科学发现和创新点如下: 1.建立了跳变系统的工程稳定和鲁棒性新准则。在随机稳定性的基础上,首次系统性给出了跳变系统有限时间稳定、有界、镇定、鲁棒性等工程稳定新准则,该准则适用于线性/时滞/不确定跳变系统等。建立了跳变系统有限时间稳定定义和分析方法,解决了其工程稳定性分析和设计的难题,为该领域后续工作提供了基础。该准则被国内外同行广泛引用,如IEEE/IET/IMA Fellow,澳大利亚University of Adelaide教授Peng Shi及其团队。 2.突破了跳变系统控制性能分析和设计的难题。结合跳变系统随机性、参数跳变、多模型性等特点,通过引入跳变参数关联的反馈机制,解决了跳变系统更具一般性的PI反馈控制设计问题;建立了使得跳变系统有限时间稳定条件下,保证系统镇定、参数优化以及输入输出有界等控制性能的充分条件,并构建了跳变系统有限时间控制性能分析与设计的理论框架。 3.解决了跳变系统的状态估计和故障检测问题。系统性研究了跳变系统状态估计和滤波问题,并通过设计与跳变参数相关联的状态观测器和滤波器,对系统进行故障检测分析,为跳变系统性能评估提供了理论基础。研究成果被挪威控制系统协会主席、Agder University教授H. R. Karimi及其团队多次引述。 4.提出了非线性跳变系统的分析和设计方法。应用模糊控制和神经网络建模技术创新性地解决了跳变系统中出现的非线性动态建模和控制问题,为进一步进行跳变系统综合性分析和设计提供了新方法。 该项目成果建立了跳变系统分析、估计、检测与控制理论体系,具有广泛的国际影响。该项目共发表论文20篇,他引总次数528次,SCI他引总数386次,其中8篇代表性论文他引总次数290次,SCI他引总数228次。研究工作多次被国际权威期刊《IEEE/IET Trans.》所引用,代表性论文1入选ESI高被引,HCP论文。该项目成果被成功应用于电路系统、机器人机械手等多模型系统,推动了相关学科的发展。另外项目完成人多次应邀在“IFAC”、“IEEE CDC”、“WCICA”、“中国控制会议”和“中国控制与决策会议”等就研究成果进行交流。研究成果的创新性也得到了国际、国内同行的良好评价,具体可参见第五部分客观评价。
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