切换系统理论及其在飞行控制中的应用

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飞行器自动控制技术的研究与应用

飞行器自动控制技术的研究与应用

飞行器自动控制技术的研究与应用近年来,飞行器自动控制技术在航空领域中的应用越来越广泛。

无论是民航还是军用领域,都离不开飞行器的出现,而自动控制技术则更是飞机飞行不可或缺的部分。

本文将就飞行器自动控制技术的研究与应用进行探讨。

一、飞行器自动控制技术的基础概念飞行器自动控制技术,简称飞控技术。

是指利用电子、信息、自动化等先进技术,对飞行器进行实时监测、指导控制、安全保护等操作的技术。

飞控技术属于控制理论、信息技术、自动化技术的交叉领域。

目前,飞行器自动控制技术已经成为飞行器控制和导航的重要手段之一。

它主要由飞行控制系统、导航系统、自动化系统三大系统组成。

其中,飞行控制系统是飞行器控制和动力系统的核心组成部分,导航系统是指飞行器的位置、速度、方向等状态信息的测量和处理,自动化系统则是基于计算机控制的自动化飞行控制方式。

二、飞行器自动控制技术的研究进展随着科技的不断发展,飞行器自动控制技术的研究也得到了不断的推进。

在自动控制理论研究方面,国内外学者通过对模糊控制、自适应控制、智能控制等多个方向进行研究开发,提高了飞行器自动控制系统的可靠性和自适应能力。

同时,在自动控制技术应用方面,研究人员不断完善和扩大了飞机的自动飞行模式,包括自动起飞、自动巡航、自动降落等,大大减轻了飞行员的工作负担。

在军事领域,自动控制技术的研究则主要集中在军机自主作战和控制的开发上。

三、飞行器自动控制技术在航空领域中的应用现代民用飞机在飞行过程中,大量采用了自动驾驶系统。

自动驾驶系统可以帮助飞行员更准确地控制机体,使飞行更加平稳、高效,在航线管制、障碍物避免、高度控制等方面都有很大的优势。

在军用领域,飞行器自动控制技术则广泛应用于所有类型的飞机,包括战斗机、轰炸机、预警机、侦察机等。

通过自动控制技术,飞机可以在广阔的空域内完成各种战斗任务和侦察任务。

此外,在无人机领域,飞行器自动控制技术也被广泛应用。

四、飞行器自动控制技术面临的挑战随着飞行器自动控制技术的应用日趋广泛,面临着诸多挑战。

飞机能量转换系统的工作原理和操作指南

飞机能量转换系统的工作原理和操作指南

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飞行器控制系统设计的理论与实践

飞行器控制系统设计的理论与实践

飞行器控制系统设计的理论与实践飞行器控制系统是指对飞行器的各种动态参数(如位置、速度、角度等)进行自动控制的系统。

飞行器控制系统的设计涉及到多个学科领域,包括力学、电子工程、计算机科学等。

本文将从理论与实践两个方面探讨飞行器控制系统的设计。

一、理论1. 控制理论在控制系统中,控制理论是非常重要的基础理论。

包括控制系统的建模、稳定性分析、控制器设计等内容。

在飞行器控制系统中,最常用的控制理论是PID控制。

PID控制是一种基于误差的反馈控制方式,通过对误差进行测量和计算,控制器对输出进行调整,从而使系统的输出达到期望的值。

2. 动力学模型控制系统的设计需要依赖于动力学模型。

动力学模型通常采用微分方程、差分方程或状态方程等数学表达式来描述系统的动态行为。

在飞行器控制系统中,动力学模型往往比较复杂,需要对飞行器的运动学和动力学特性有深入理解。

通常情况下,飞行器的动力学模型可以分为定常模型与非定常模型,可以采用线性或非线性的描述方式,要根据具体的飞行器类型和任务来选定。

3. 控制器设计控制器是控制系统的核心部件,控制器的设计涉及到很多参数的选定和调整。

对于PID控制器而言,需要确定比例、积分和微分系数的大小和作用方式,以及控制器的采样时间等参数。

在设计控制器时,需综合考虑系统的稳定性、响应速度、误差抑制等因素。

二、实践在实际应用中,飞行器控制系统的设计需要考虑诸多实际问题。

下面将从传感器选择、控制器实现、系统集成等方面探讨实践过程中的一些问题。

1. 传感器选择传感器是控制系统中获取输入参数的重要组成部分。

在飞行器控制系统中,需要考虑到光电、惯性、气压、GNSS等多种传感器。

传感器的选择因需求而异,但在选择时需要考虑到传感器的精度、可靠性和成本等因素。

需要对传感器数据进行校正和滤波以提高数据的可信度和准确性。

2. 控制器实现控制器的实现方式主要有模拟控制和数字控制两种。

模拟控制多用于低频控制环节,如高度等;而数字控制则主要用于高频控制环节,如姿态和航向等。

航空航天领域中的飞行控制系统使用教程

航空航天领域中的飞行控制系统使用教程

航空航天领域中的飞行控制系统使用教程一、简介在航空航天领域中,飞行控制系统是保证飞行器安全、稳定飞行的关键组成部分。

飞行控制系统主要负责飞行器的操作、导航、稳定控制以及姿态调整等功能。

本篇文章将为读者提供航空航天领域中飞行控制系统的基本概念、工作原理以及使用教程。

二、飞行控制系统的基本概念1. 传感器:飞行控制系统使用各种传感器来获取飞行器的位置、速度、姿态等参数。

常用的传感器包括加速度计、陀螺仪、气压计等。

2. 控制器:控制器是飞行控制系统的核心部件,它根据传感器获取的数据,运算得出控制指令,控制飞行器的运动。

控制器通常是由微处理器或者嵌入式系统实现的。

3. 执行器:执行器是根据控制指令,对飞行器进行控制的装置,如电机、舵机等。

三、飞行控制系统的工作原理飞行控制系统的工作原理可以分为传感器数据获取、控制指令计算和执行器控制三个阶段。

1. 传感器数据获取:传感器对飞行器的运动进行感知,并将获取到的数据传输给控制器。

例如,陀螺仪可以感知飞行器的姿态变化,加速度计可以感知飞行器的加速度变化。

2. 控制指令计算:控制器根据传感器获取的数据,通过算法和控制策略计算出控制指令,以实现飞行器的姿态调整、导航等功能。

常用的控制算法包括PID控制器、模糊控制等。

3. 执行器控制:控制指令经过控制器处理后,发送给执行器,执行器负责根据指令控制飞行器的运动。

例如,电机执行器会根据控制指令控制飞行器的推力,舵机执行器会根据指令调整飞行器的姿态。

四、飞行控制系统的使用教程1. 安装和配置:根据飞行控制系统的使用手册,将控制器、传感器和执行器正确安装在飞行器上,并进行相应的配置设置。

确保连接稳定,并校准传感器。

2. 编程和逻辑控制:利用飞控固件软件,对控制器进行编程,设定相应的逻辑控制策略。

在编程过程中,可以根据实际需求,设定飞行器的基本参数,譬如最大速度、最大倾斜角等。

3. 飞行模式选择与切换:飞行控制系统通常支持多种飞行模式,如手动模式、自动模式、定点悬停模式等。

切换系统最优控制策略研究及应用---优秀毕业论文参考文献可复制黏贴

切换系统最优控制策略研究及应用---优秀毕业论文参考文献可复制黏贴

密级:学校代码:10075分类号:学号:********工学硕士学位论文切换系统最优控制策略研究及应用学位申请人:刘红英指导教师:王培光 教授学位类别:工学硕士学科专业:控制理论与控制工程授予单位:河北大学答辩日期:二○一二年六月Classified Index:CODE:10075U.D.C:NO: 20091289A Dissertation for the Degree of M. EngineeringOptimal Control Strategy andApplication of Switched SystemsCandidate:Liu HongyingSupervisor:Prof. Wang PeiguangAcademic Degree Applied for:Master of EngineeringSpecialty :Control Theory and Control EngineeringUniversity:Hebei UniversityDate of Oral Examination:June, 2012摘要切换系统是一类非常重要的混合系统,它是由若干个连续时间或离散时间子系统及一个作用在其上的切换规则组成。

在过去的近四十年中,切换系统以其广泛的实际应用背景和重大的理论研究意义而受到人们极大的关注,一直是控制界研究的热点之一。

本文研究了基于控制参数化提升技术方法求解切换系统的最优控策略问题,并将其应用到电动舵机的滑模变结构控制律的设计中,主要研究内容如下:(1)求解切换系统的最优控制问题。

首先将控制函数参数化方法应用到切换系统最优控制求解中,由于切换时间点是待优化的参数,使得基于梯度的算法无法直接应用。

借助控制参数化提升技术,通过引入一个额外的参数,将系统中变化的切换时间转化为固定的切换时间点从而推导出目标函数关于参数的梯度公式。

(2)由于变结构控制响应快速、结构简单,对于参数和外界对系统造成的摄动具有一定的不变性,所以变结构控制在电动舵机控制中得到成功应用,本文通过将滑模变结构控制的趋近阶段拆分为三个子阶段,将原系统转化为含有三个子系统的切换系统,基于求切换系统的最优控制问题设计滑模变结构控制律。

切换系统控制方法与应用

切换系统控制方法与应用

切换系统控制方法与应用摘要:传统的控制系统采用的是经典的PID控制方法,但随着科技的发展,越来越多的新型控制系统和控制方法被开发出来并应用于各个领域。

本文将介绍几种常见的切换系统控制方法及其应用,包括模糊控制、自适应控制和人工神经网络控制。

这些方法在不同的系统中具有不同的优势,能够有效地提高系统的控制性能。

1.模糊控制模糊控制是一种模糊逻辑系统控制方法,它利用模糊规则和反馈机制来实现对系统的控制。

通过模糊控制器的模糊化、推理和去模糊化过程,将模糊的输入转化为模糊的输出,从而实现对系统的控制。

模糊控制具有较强的鲁棒性和适应性,能够应对模糊环境和参数不确定性。

应用:模糊控制广泛应用于工业自动化、交通管理、飞行器控制和机器人等领域。

例如,在工业自动化领域,模糊控制可以应用于温度控制、液位控制和压力控制等系统中。

在交通管理领域,模糊控制可以应用于信号灯控制和交通流量控制等系统中。

在飞行器控制和机器人领域,模糊控制可以应用于姿态控制和路径规划等系统中。

2.自适应控制自适应控制是一种根据系统的变化和不确定性实时调整控制策略的控制方法。

自适应控制通过在线辨识系统的模型参数或估计系统的状态,然后根据系统的动态变化来调整控制器的参数。

自适应控制具有良好的适应性和鲁棒性,能够应对系统参数变化和外部扰动。

应用:自适应控制广泛应用于复杂的非线性系统和时变系统。

例如,在飞行器控制中,自适应控制可以应用于飞行器的姿态控制和航迹控制等系统中。

在机器人控制中,自适应控制可以应用于机器人的运动控制和路径规划等系统中。

在化工过程中,自适应控制可以应用于化工过程的温度控制和反应控制等系统中。

3.人工神经网络控制人工神经网络控制是一种模拟人脑神经网络结构和功能的控制方法。

人工神经网络通过学习和训练,能够模拟出人脑神经元之间的连接和信息处理过程。

人工神经网络控制能够应对系统的非线性和复杂性,并具有较好的逼近性能。

应用:人工神经网络控制广泛应用于模式识别、信号处理和控制系统等领域。

切换系统的研究综述

切换系统的研究综述

切换系统的研究综述刘永慧【摘要】对切换系统的研究进行了阐述。

从系统建模、稳定性分析、镇定、能控和能观性4个方面介绍了切换系统的研究现状,并重点介绍了公共Lyapunov函数、多Lyapunov函数等稳定性分析方法。

最后,对目前的研究进行了展望。

%This paper studies switched systems.From modeling,stability analysis,stabiliza-tion and controllability,and observability of switched systems,the current status of switched sys-tem research is discussed.The stability analysis methods include common Lyapunov functions and multiple Lyapunov functions.Prospects for the research are given.【期刊名称】《上海电机学院学报》【年(卷),期】2016(019)006【总页数】8页(P330-337)【关键词】混合动态系统;切换系统;稳定性;公共Lyapunov函数;多Lyapunov函数【作者】刘永慧【作者单位】上海电机学院电气学院,上海 201306【正文语种】中文【中图分类】TP273;TP13混合动态系统是既包含离散事件动态系统,又包含连续变量动态系统,且两者相互作用的系统。

[1]。

由于混合动态系统包含了离散事件和连续时间变量,在理论研究上面临极大的挑战。

此外,实际工程系统中所有涉及逻辑决策和连续控制的系统,如机器人系统[2]、化工控制过程[3]等都可以转化为混合动态系统,因此,混合动态系统一直是控制界研究的热点。

切换系统是一类典型的混合动态系统,它由一族子系统(子模态)以及描述它们之间联系的逻辑规则构成。

飞行器控制技术的理论与实践

飞行器控制技术的理论与实践

飞行器控制技术的理论与实践飞行器控制技术是指通过各种控制手段,对飞行器进行控制,使其保持稳定、安全、高效的状态。

飞行器控制技术的理论和实践应用范围非常广泛,包括航空、航天、无人机等领域。

一、飞行器控制技术的理论基础1. 飞行动力学原理飞行器控制技术的理论基础之一是飞行动力学原理。

飞行动力学原理是基于质量、力和加速度的运动学和动力学原理。

通过对飞行器飞行状态的分析和建模,可以计算出飞行器在不同环境和情况下的运动状态和所受力的大小和方向。

2. 控制理论控制理论是飞行器控制技术的另一个理论基础。

控制理论基于数学模型和物理原理,研究如何设计一种反馈控制系统,使其能够控制物理过程,并保持所需的控制行为。

控制理论通过控制系统的设计和分析,实现了飞行器的自动控制。

3. 传感器技术传感器技术是飞行器实现控制的关键技术之一。

传感器通过感知物理量,对其进行检测、处理和传输,以识别和监测飞行器的状态和环境。

飞行器的姿态、速度和位置等状态信号都来自传感器。

二、飞行器控制技术的实践应用1. 自动驾驶系统自动驾驶系统是飞行器控制技术的一种应用。

它使用传感器和控制器来控制飞行器的姿态、速度和位置。

自动驾驶系统可以使飞行器在飞行中保持稳定和准确,使驾驶员能够集中精力处理其他事务。

2. 自适应控制系统自适应控制系统是一种控制器,可以根据飞行器的运动状态,动态地调整控制输入,以适应环境变化和不确定性。

自适应控制系统可以提高飞行器的响应能力和控制精度,从而保证航空器的安全和稳定。

3. 飞行器姿态控制飞行器姿态控制是高精度控制技术的一个重要应用。

通过姿态稳定系统和姿态控制器,飞行器可以在空中保持稳定和精确的飞行姿态。

姿态控制技术可以在强风、降雨、雷暴等恶劣天气环境下提高飞行器的安全性。

4. 飞行器导航控制导航控制系统是飞行器的另一个控制技术。

导航控制系统使用导航传感器和控制器,以保持飞行器航线上的精确位置和方向。

导航控制技术可以在夜间、紧急情况下和较长的跨度航线上提高飞行器的定位精度和安全性。

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切换系统理论及其在飞行控制中的应用赵佳 于志 申功璋(北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院 北京 100083)摘 要 本文对切换系统的概念及研究背景进行了概述;分析了切换系统的稳定性分析、系统镇定以及切换控制技术等领域的关键问题和重要结论;并介绍了切换系统理论在飞行控制中的相关应用。

最后对切换系统未来的研究方向以及在飞行控制中的应用前景做出了展望。

关键词 切换系统 切换控制技术 Lyapunov函数 飞行控制1 引言1986年,美国加州Santa Clara 大学举行的控制学科专题研讨会第一次正式提出了混合动态系统(Hybrid Dynamic System)的概念,引起了国际控制界、计算机界以及应用数学界的高度重视。

Antsaklis 在混合动态系统专刊的导引中[1]定义了混合动态系统的三种类型,其中之一就是切换系统。

切换系统是由若干子系统以及切换策略构成的一类特殊的混合动态系统,它通过各子系统之间的切换行为实现预定的性能指标。

切换系统可由下面的微分方程描述:()x f x σ= (1){:}p f p P ∈表示切换系统包含的子系统函数;P 表示指标集,一般情况下集合P 为有限数集,记为:{1,2,}P N =⋅⋅⋅;映射:[,,]t x P σ⋅⋅⋅→表示切换策略,为右连续函数。

若切换系统的各子系统均是线性系统,则(1)式可表示为:x A x σ= (2){:p A p P ∈}表示切换系统包含的线性子系统的状态阵。

若考虑控制作用,系统可描述如下:()()x f x g x u σσ=+ (3)相应的线性模型表示为:x A x B u σσ=+ (4)近年来,切换系统已成为控制界研究的热门问题之一。

切换系统理论之所以得到普遍的重视,主要有如下两方面原因:(1) 切换系统广泛的实际应用背景。

现实生活中许多实际系统往往表现出不同的模态特性,各模态间存在着明显或隐含的切换行为,都属于切换系统的范畴。

例如:大型的供电系统、现代高速交通系统、飞行器以及空中交通控制[2-4]等。

(2) 切换系统本身的复杂性。

“切换”行为的引入,使切换系统较之传统系统表现出了一定的复杂性和特殊性,并非简单子系统叠加。

由于人们对连续动态与离散动态之间相互作用理的认识尚不够清楚,很多问题亟待解决。

另一个由切换系统理论所派生出的概念是切换控制技术(Switching Control)。

这是一种基于在不同控制器之间进行切换的控制方法,是切换系统理论和其他控制理论相结合的产物。

切换控制技术在自适应镇定控制、智能控制等领域获得了成功的应用[5,6]。

由于一些复杂的非线性系统,仅依靠单一的连续控制器很难(有时甚至不可能)实现整个系统的渐近稳定,此时这种基于多种控制率的切换控制技术就更能体现出其应用价值。

下文将分别对切换系统的稳定性分析、系统镇定以及切换控制技术等领域的关键问题进行叙述;并介绍切换系统理论在飞行控制领域的应用。

2 切换系统稳定性分析切换系统有着与传统系统不同的特点。

其稳定性不仅与各子系统有关,还和切换策略的选取有着密切的关系。

稳定性分析是目前切换系统理论研究的热点之一。

根据切换策略σ的不同情况,切换系统稳定性问题可以划分为两类:2.1 任意切换策略下的系统稳定性任意切换策略下系统稳定的一个必要条件是:切换系统的各子系统均稳定[6]。

但该条件不是充分的,也就是说:即使各子系统稳定,在任意切换策略下切换系统也不一定稳定。

共同Lyapunov 函数(Common Lyapunov Function)是研究本问题的重要工具。

对于切换系统(1),如果其子系统函数组{:存在一个共同Lyapunov 函数,即存在一个径向无界的光滑正定函数V 使得对所有}p f p P ∈0,x p P ≠∈,满足:(()/)()p V x x f x 0∂∂⋅≤ 则该函数称为切换系统的共同Lyapunov 函数,同时系统对任意的切换策略σ全局稳定(若上式改为严格不等式,则系统渐近稳定)。

1994年, Narenderaks 、Balakrishnan 等学者借助共同Lyapunov 函数,给出了线性切换系统(2)的稳定性结论[4]:若稳定矩阵组{:}(P 为有限集)满足可交换性:A A p A p P ∈,,p q q p A A p q P ⋅=⋅∀∈。

则系统(2)存在一个共同Lyapunov 函数。

同时文中给出了共同Lyapunov 函数的构造方法。

上面的结论由D.J.Noh 、H.Sen 等人于1998年推广到一般的非线性切换系统[7]: 若切换系统(1)满足,1.各子系统按指数稳定;2.向量场{:}p f p P ∈(P 为有限集时)满足可交换性:(()/)()(()/)(),,p q q p f x x f x f x x f x p q P ∂∂⋅=∂∂⋅∀∈。

则系统(1)存在一个共同Lyapunov 函数。

作者也给出了共同Lyapunov 函数的构造方法。

1995年,Gurvits 首次将切换系统的渐近稳定性问题和Lie 代数性质联系起来[8],文中将切换系统用下面的离散化方程表示: ()(1)(k )x k A x σ+=k (5)其中σ为切换策略;:p L p A e =,p P ∈,p L 是李代数矩阵。

Gurvits 指出,如果李代数{}:p L p P ∈LA 是幂零的,那么在任意切换策略下系统(5)将是渐近稳定的;并在P={1,2}且三阶李括号为零的特殊情况下证明了该结论。

文献[9]在Gurvits 的基础上进一步证明了:如果李代数{}:p A p P ∈LA 可解,则切换系统(4)存在二次共同Lyapunov 函数。

Margaliot 、Liberzon 等人则针对切换系统(1)给出了李代数形式的稳定性结论,该结论不再用到子系统向量场的可交换性条件[10]。

2.2 特定切换策略下的系统稳定性研究由于切换系统(即使其子系统均稳定),在某些等定的切换策略作用下还是可能造成整个系统的不稳定,因此有必要对使系统稳定的切换策略类型进行研究。

“慢切换”是研究该问题的常用思路。

该方法很大程度上简化了切换系统的稳定性分析,是许多国内外相关文献进行切换系统稳定性研究的重要前提条件。

多Lyapunov 函数(Multiple Lyapunov Functions)是分析慢切换系统稳定问题的有力工具,它是Michael S.、 Branicky 等人从切换系统的特点出发而提出的。

P. Peleties 和R.A. Decarlo 利用多Lyapunov 函数对慢切换系统进行了研究,并给出了系统稳定的充分条件[11]:假定切换系统的各子系统为渐近稳定,对于每一个稳定子系统均存在一个Lyapunov 函数。

如果每个Lyapunov 函数在本次切换动作发生时的函数值,大于该函数下次作用时对应的切换动作发生时函数值,则系统全局渐近稳定。

类似的结论在文献[12]也有讨论。

对于多Lyapunov 函数的计算,可考虑利用线性矩阵不等式(LMI)的方法来进行有效计算[13]。

此外,延迟时间(dwell time)也是描述慢切换行为的重要工具。

对于切换系统(1)的切换时间序列{,,若存在正常数,使得12}t t ⋅⋅⋅0h >1inf()k k t t +h −≥成立。

则称(1)的切换策略σ具有延迟时间特性。

文献[14]等人通过引入延迟时间和扩展LaSalle 不变集原理,给出了切换系统(1)关于零点渐近稳定的充分条件。

3 切换系统的镇定问题切换系统的镇定器设计是系统控制的一个基本任务,目前国内外相关文献中采用了许多不同的方法来分析该问题。

包括:状态反馈镇定、基于观测器的镇定法、共同Lyapunov 函数法、基于状态反馈切换策略镇定、微分包含法等方法。

切换策略的不当选取可能导致系统的不稳定。

反过来,若能够找到出合适的切换策略,也能镇定不稳定的切换系统。

从这一思路出发引出了切换系统的一种镇定手段:构造基于状态反馈切换策略(切换律σ=σ( x))。

目前该方法取得的成果主要集中在线性系统,对非线性系统的切换策略构造方法研究甚少。

许多文献中通过引入稳定“凸矩阵束”(Convex Matrix Pencil)的概念,对线性切换系统的切换策略构造进行研究。

1998年,P.Peleties, R.A.DeCarlo 利用凸矩阵束对P={1,2}的线性切换系统(2)进行了研究,其结论是:若矩阵束包含至少一个稳定的矩阵,则存在分段的常值切换策略使得原切换系统二次型镇定(V x 1,2(A A αγ)0,Tx εε<−> ),该切换策略的取值决定于系统状态量()x t [15]。

文献[16]证明了上述问题的逆命题:如果存在系统状态反馈形式的切换策略使得上述切换系统二次型镇定,那么包含至少一个稳定的矩阵。

上面的结论适当加以改动,即可应用到子系统个数不小于3的线性切换系统。

采用状态反馈切换策略来进行切换系统的镇定研究是一个很复杂的问题,需要小心对待1,2()A A αγ[17]。

状态反馈镇定作为传统控制系统镇定的常用方法,也是研究切换系统镇定问题的有效方法。

文献[18]中利用线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality)研究了切换系统的状态反馈镇定问题,给出了切换系统在任意切换信号下镇定的线性矩阵不等式条件。

但是文中没有进一步讨论这类不等式的可行性。

文献[19]利用LMI 技术,通过构造一个分段的二次型Lyapunov 函数,对离散化的切换系统在任意切换策略下进行了状态/输出反馈镇定器的设计。

我国的谢广明教授利用了凸矩阵束的概念,针对一类具有周期性切换策略的线性切换系统设计了状态反馈控制器,并给出了该控制器存在的充分条件[20]。

另一种从经典控制理论中借鉴而来的方法是基于观测器的镇定方法。

由于切换系统的可观性分析比较复杂,因此基于观测器的镇定方法要运用到切换系统中具有较大难度[22]。

共同Lyapunov 函数也是研究切换系统镇定问题的有效工具。

中科院研究员程代展通过构造共同二次型Lyapunov 函数,给出了单输入的平面线性切换控制系统二次型镇定的充分必要条件,其结论是以一组简单的线性不等式组的形式给出的,具有良好的可操作性[23]。

但是,这种方法也存在着缺陷:1.共同Lyapunov函数的存在性尚未彻底解决;2.共同Lyapunov函数仅是系统稳定的充分条件,得到的控制器存在保守性。

4 切换控制技术的研究作为切换系统理论和其他控制方法相结合的产物,切换控制技术将带有切换行为的系统对象转化为一组相对简单的子模型组,针对每个子模型采用各种控制方法设计之,同时配合相应的切换策略实现整个系统的控制。

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