【摘 要】
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多年来,跟踪控制一直是控制理论的重要研究方向,在导弹跟踪、多智能体编队、生物医学等多个领域都得到了广泛的应用。跟踪控制的主要目的是让控制系统的信号能够跟踪到参考模
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多年来,跟踪控制一直是控制理论的重要研究方向,在导弹跟踪、多智能体编队、生物医学等多个领域都得到了广泛的应用。跟踪控制的主要目的是让控制系统的信号能够跟踪到参考模型的信号。与此同时,随着工业的发展,实际需求逐步增加,控制系统结构日益复杂化,网络控制系统(Networked Control Systems,NCSs)在控制系统中的地位越来越重要。由于NCSs中的网络带宽是有限的,若需要传输大量的数据,容易发生网络阻塞的现象。因此,为了提高NCSs中带宽的利用率,本文在NCSs中引入了事件触发机制和量化器。但是,事件触发机制和量化在处理数据的同时会产生相关误差,而这些误差会对系统的稳定性和控制性能产生一定的影响。因此,在NCSs下研究事件触发机制和量化控制具有重要的意义。根据以上分析,本文将从以下三个方面进行研究:(1)针对一类离散时间的NCSs,分别使用状态反馈和输出反馈方法,研究基于事件触发的量化跟踪控制问题。首先,在事件触发机制作用下,将信号传送至量化器。然后,将量化后的信号传输到控制器。接着,利用Lyapunov理论和线性矩阵不等式方法分析闭环系统的稳定性,并且求解出控制器增益。最后,通过数值仿真验证设计方法的有效性。(2)针对量化器编码和解码参数不匹配的情况,研究基于事件触发机制下的2L跟踪控制问题。为了处理量化不匹配的问题,在设计控制器的时候增加了非线性部分。首先,分析了闭环控制系统指数稳定性和2L性能,并给出了充分条件,根据此条件得到了控制器反馈增益以及触发参数的设计方案。然后,给出相邻触发间隔的最小下界,避免了芝诺行为。最后,通过仿真实例验证所得结果的有效性。(3)针对一类带有外部干扰的离散时间NCSs,研究事件触发下的动态量化L2-L∞跟踪控制的问题。为了降低量化对系统性能与稳定性的影响,本章引入一类具有记忆功能的动态量化器,结合Lyapunov理论与线性矩阵不等式分析方法,设计一个状态反馈跟踪控制器,使闭环系统渐近稳定且满足L2-L∞控制性能。最后,通过仿真实例验证结果的有效性。
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