引用本文:兰永红,吴 敏,佘锦华,何 勇.基于二维混合模型的保成本重复控制[J].控制理论与应用,2009,26(1):73~79.[点击复制]
LAN Yong-hong,WU Min,SHE Jin-hua,HE Yong.Guaranteed-cost repetitive control based on 2D hybrid model[J].Control Theory and Technology,2009,26(1):73~79.[点击复制]
基于二维混合模型的保成本重复控制
Guaranteed-cost repetitive control based on 2D hybrid model
摘要点击 2569  全文点击 1363  投稿时间:2007-06-18  修订日期:2008-03-31
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2009.1.013
  2009,26(1):73-79
中文关键词  线性不确定系统  保成本重复控制  二维系统  线性矩阵不等式
英文关键词  uncertain linear systems  guaranteed cost repetitive control  two dimensinoal (2D) systems  linear matrix inequality(LMI)
基金项目  国家自然科学基金资助项目(60674016); 国家杰出青年科学基金资助项目(60425310).
作者单位E-mail
兰永红 中南大学 信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410083 lyhcsu@yahoo.com.cn 
吴 敏 中南大学 信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410083 min@csu.edu.cn 
佘锦华 东京工科大学 计算机科学学部, 东京 192-0982 she@cc.teu.ac.jp 
何 勇 中南大学 信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410083 heyong08@yahoo.com.cn 
中文摘要
      针对一类线性不确定系统, 提出一种基于二维混合模型的重复控制设计新方法, 研究具有反馈作用的保成本重复控制设计与优化问题. 首先, 为了提高系统稳定性, 将反馈控制器引入到重复控制系统中, 设计一种具有反馈作用的重复控制系统结构; 然后通过建立重复控制系统的连续/离散二维混合模型, 将重复控制器设计问题转化为一类连续/离散二维系统的状态反馈控制问题. 在此基础上, 对给定的线性二次型性能指标, 给出闭环系统的保成本重复控制律参数设计及其优化方法. 对所有容许的不确定性, 保成本重复控制使稳态跟踪误差渐近稳定的同时, 线性二次型性能指标值小于某个常数. 所得结果以线性矩阵不等式的形式给出, 可利用MATLAB工具箱方便地求解.最后, 数值仿真验证了本文所提方法的有效性.
英文摘要
      For a class of linear systems with parametric uncertainties, we propose a new method for designing a guaranteed-cost repetitive control system based on two-dimensional (2D) hybrid model. First, a feedback controller is incorporated with the repetitive control system to improve the stability, resulting in a feedback repetitive control (FRC) system; then a hybrid continuous-discrete 2D model for the FRC system is developed. Thus, the FRC design problem is converted to a state feedback design problem for this continuous-discrete 2D system. A guaranteed-cost repetitive control algorithm and its optimization are then developed for a given quadratic performance function. In the FRC such designed, the tracking error is asymptotically stable and the quadratic performance function value is less than a specified upper bound for all admissible uncertainties. The results are derived based on the linear matrix inequalities (LMI) which can be realized easily by using Matlab Toolbox.Finally, the validity of the method is verified by a numerical example.