隨機分布系統(tǒng)跟蹤控制和優(yōu)化方法的研究.pdf

1、東南大學(xué)博士學(xué)位論文隨機分布系統(tǒng)跟蹤控制和優(yōu)化方法的研究姓名：裔揚申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：郭雷馮純伯20081215摘要和非線性條件下的峰峰指標(biāo)的優(yōu)化控制問題。(5)結(jié)合統(tǒng)計跟蹤控制研究框架和兩步神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，提出了新的基于變結(jié)構(gòu)理論的跟蹤控制算法。引入了滑模面和滑模函數(shù)的概念，設(shè)計基于滑模變結(jié)構(gòu)的狀態(tài)反饋控制輸入，通過應(yīng)用Lyapunov函數(shù)分析方法和參數(shù)自適應(yīng)投影算法，使得系統(tǒng)的穩(wěn)定性，更快的跟蹤性能

2、以及良好的辨識能力能夠同時得到滿足。(6)首次在隨機分布控制問題中引入T—S模糊模型，擴展了隨機分布控制問題的研究范圍?？紤]包含非零平衡點、時滯項以及外部干擾的T—S模糊權(quán)動態(tài)模型，結(jié)合刀0和L1性能優(yōu)化指標(biāo)，分別設(shè)計出相應(yīng)的模糊控制輸入，使得T—S模糊權(quán)動態(tài)模型同時滿足穩(wěn)定性、魯棒性和動態(tài)跟蹤性能。所提方法對T—S模糊模型的跟蹤控制問題也有著重要的理論研究意義。(7)運用MATLAB軟件，使用線性矩陣不等式工具箱和Simulink動態(tài)

3、實時仿真，基于不同的B樣條基函數(shù)，在文章每一部分均給出了相應(yīng)的仿真算例來說明所提方法的有效性?？偟恼f來，本論文基于非高斯系統(tǒng)的隨機分布控制理論及其應(yīng)用的研究框架，結(jié)合非線性控制和穩(wěn)定性分析的多種經(jīng)典的研究方法，系統(tǒng)地建立了一系列新的建模方法，控制算法以及優(yōu)化方法，對于復(fù)雜非高斯隨機系統(tǒng)的研究與應(yīng)用具有重要的理論意義。關(guān)鍵詞：隨機分布控制，非高斯隨機系統(tǒng)，概率密度函數(shù)，跟蹤控制，廣義PI／PID控制輸入，月之優(yōu)化指標(biāo)，z乙／上k優(yōu)化指標(biāo)，