一类不确定线性系统二次D-稳定的LMI条件

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基于LMI的参数不确定鲁棒D稳定容错控制

基于LMI的参数不确定鲁棒D稳定容错控制

矩阵中元素构成故障集 , 并采用闭区间[ ,] o 1 上的相应值来表示系统工作的正常程度 , 中当元素为 1 其 时, 传感器完全正常 ; 当元素为 0 , 时 传感器完全失效 ; 当取( ,) O 1 开区间某值时表示部分失效 , 这样扩大 了定
义故 障集 的 内涵 。 则故 障闭环 系 统可 表示 为 :
1 系统描 述
考 虑参 数不 确 定离 散 时滞 系统 :
x( k+ 1 )一 ( + △A1 K ) ( )+ ( + △A2 K ) z( A】 ( ) 愚 A2 ( ) 一 1 )+ ( + B ( )一 C : ) 志 a( ( ) “( ) K ) 志 () 1
式 中 , () z 忌 为 维 状态 变 量 ; ( ) 优维 控制 变量 , 矩 阵维 数适 当 ; =1 2 、 、 维数 适 当的控 制 “忌 为 各 A ( = , ) . C为 = B 矩 阵 ; A 、 A 、 l分 别表 示 A1A 、 的不 确定 矩 阵 。 △ △ 2A1 、 2B
l A ( I L F K) I 1K)l≤ ( N △
[ 收稿 日期 ]2 0 —1 — 4 0 9 2 2
I A ( l L F K) l 2K)l≤ 2 ( N △
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作。
[ 作者简介]邵克勇 (99 ) 16一 ,男,18 年大学毕业 , 98 博士 , 教授 , 现主要从事复杂
基于 L MI的参 数 不 确 定 鲁棒 D 稳 定 容 错 控 制
邵克勇 ,邹丹丹 ,刘远红 ( 庆 学 电 信 程学 黑 江大 1 3 ) 大 石油 院 气 息工 院, 龙 庆 1 6 38 廖 庆 军 ( 庆 桥 技 工 有 公司, 江大 3 ) 大 金 信息 术 程 限 黑龙 庆1 1 6 31

一种减少连续T-S模糊系统基于LMI稳定条件保守的方法

一种减少连续T-S模糊系统基于LMI稳定条件保守的方法

一种减少连续T-S模糊系统基于LMI稳定条件保守的方法摘要这篇文章主要处理减少连续T-S模糊系统稳定条件的保守性,先前的稳定性条件轻松的被解决,是通过对归一化模糊权重函数时间导数性质的深入探究,以及对松弛变量矩阵的更多介绍。

根据对归一化模糊权重函数时间导数正定和负定的分析,一些余项从问题公式中得到移除。

因此,更多松弛变量矩阵被引入来扩大设计空间,从而得到弱保守性稳定条件。

最后,通过一个熟知的算例来说明本文结论的有效性。

关键词模糊系统松弛变量方法稳定性分析连续T-S模糊模型1.引言:近几十年来,Takagi-Sugeno模糊模型[1]已经达到了成熟,因为它已经通过运用stone-weierstrass得到证明,在现实中很多物理系统和处理过程都是复杂的非线性系统数学模型,这样对系统分析和控制综合带来困难。

T-S模糊模型,这一结果的获得通过lyapunov直接法和线性矩阵不等式组(LMIs)的比较多(见[3-7]文献)。

然而,很多早期结果都是建立在普通Lyapunov函数上,这使得结果非常保守[4]。

为了更好地减少保守性,几个新的Lyapnuov函数已开发来克服这些困难,其中,分段二次Lyapnuov函数[8-10]和模糊Lyapnuov函数(FLF)[11-16]得到了很多的关注。

FLF法包括为每个线性非时变模型找到对称正定矩阵,然后用与T-S模糊系统相同的隶属函数构造一个多阶的Lyapunov函数。

最近,通过在多面体域中不确定线性非时变(LIT)系统鲁棒稳定性分析的有效性运用中得到启发,齐次多项式参数依赖(HPPD)Lyapunov函数被扩展进行处理T-S模糊系统的稳定性分析[17-22] 。

因为HPPD Lyapnuov函数是依赖高准确度的归一化模糊权重函数,归一化模糊权重函数的代数特征得到进一步开发。

然而,随着HPPD矩阵相关度的增加,计算量随之增加作为交换。

另一方面,若保守性稳定条件通过探索归一化模糊权重函数时间导数的性质和介绍很多松弛矩阵变量[23-26]。

时滞动力学系统的L-K稳定性条件分析

时滞动力学系统的L-K稳定性条件分析

时滞动力学系统的L-K稳定性条件分析张晓艳;孙建桥;丁千【摘要】针对线性时滞动力学系统的稳定性问题,比较了3种Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函.以一个在时滞PD反馈控制下的二阶线性系统作为数值实例,在反馈增益的参数空间中,根据不同的L-K泛函所对应的线性矩阵不等式条件计算线性系统的稳定域,并与由特征方程计算出的结果进行比较.结果表明:L-K泛函的稳定性条件是充分且保守的;Gu的完整L-K泛函的LMI不等式中暗含无穷多的矩阵,因此保守性得到很大改善,但其计算量显著增大;当将Lyapunov稳定性理论用于控制设计时,经常使用保守的稳定性条件,但Gu的L-K泛函更有利于控制器设计.【期刊名称】《西安交通大学学报》【年(卷),期】2013(047)005【总页数】5页(P72-76)【关键词】动力学系统;时滞;稳定性;Lyapunov-Krasovskii理论【作者】张晓艳;孙建桥;丁千【作者单位】天津大学力学系,300073,天津;天津电子信息职业技术学院电子系,300132,天津;加州大学默塞得分校工学院,95343,美国加里福尼亚默塞得;天津大学力学系,300073,天津【正文语种】中文【中图分类】O317时滞现象广泛存在于航天航空、机械设计、车辆制造、建筑结构、金融工程、信息通信、生物技术及脑信息科学等众多领域,时滞动力学系统的稳定性也一直是重要的研究课题。

Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函方法是研究稳定性的常用方法[1-2],已有很多研究线性时滞系统稳定性的例子[3-5]。

Fan等人使用线性矩阵不等式研究了带离散和分布时滞的一类中性系统的渐近稳定性问题[6];Ivanescu等人研究了时滞无关和时滞相关的稳定性条件[7-9];Han选取时滞无关和时滞相关的L-K泛函,分析了线性时滞和中性系统的稳定性[10];Shao提出了在一定范围内变时滞系统的改进的稳定性条件[11];He等人研究了L-K泛函在已知时滞上、下限的时变系统中的应用[12]。

MATLABLMI工具在鲁棒稳定性分析中的应用

MATLABLMI工具在鲁棒稳定性分析中的应用

收稿日期:2003-07-01修订日期:2003-08-08作者简介:高金凤:(1978-),女,助教,主要研究方向为不确定时滞系统的鲁棒控制与NCS 稳定性分析。

MATLAB LMI 工具在鲁棒稳定性分析中的应用高金凤,潘海鹏(浙江工程学院自动化所,浙江杭州310033)摘要:针对一类普遍存在的不确定时滞系统,基于线性矩阵不等式(LMI )的描述进行系统的稳定性分析,得到了用一个线性矩阵不等式系统的可行性表示的鲁棒稳定性滞后依赖型条件。

介绍了如何利用MATLAB 软件中的LMI 工具箱进行分析与设计,据此计算出最大的允许时滞界。

针对此类系统的鲁棒稳定性分析给出了数值算例。

关键词:线性矩阵不等式;稳定性;鲁棒控制;时滞中图分类号:TP13;TP319文献标识码:A文章编号:1001-4551(2003)05-0106-03Application of MATLAB L MI for Rob st Stability AnalysisGAO Jin-feng ,PAN Hai-peng(Department of Automation ,Zhejiang Institute of Science and Technology ,Hangzhou 310033,China )Abstract :This paper is concerned about the robust stabiiity probiem of a ciass of time-deiay systems with norm-bounded uncer-tainties.A deiay-dependent sufficient condition for the robust stabiiity is derived and is expressed as the feasibiiity probiem of a certain iinear matrix ineguaiity(LMI )system.The LMI tooibox is introduced in detaii ,and a maximum deiay bound is obtained by soiving a corresponding convex optimization probiem.Furthermore ,a numericai exampie is given to iiiustrate the proposed resuits.Key words :LMI ;stabiiity ;robust controi ;deiay1引言在线性矩阵不等式使用之前,许多控制问题是用Riccati不等式方法来解决的[1~3],而Riccati 不等式的求解带有一定的保守性。

基于LMI的不确定大系统的BIBO镇定

基于LMI的不确定大系统的BIBO镇定

基于LMI的不确定大系统的BIBO镇定李萍【摘要】利用多Lyapunov函数法和不等式技巧,讨论了一类连续时间大系统有界输入有界输出(BIBO)的镇定.以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出系统BIBO稳定的充分条件可以用MATLAB工具箱进行可行性求解并在此基础上给出了状态反馈控制器的设计方法并将其推广到系统结构中存在不确定扰动项的情形,运用Schur补引理,得到了闭环大系统鲁棒BIBO稳定的判据.最后通过算例仿真证明了结论的有效性.【期刊名称】《西南民族大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2018(044)001【总页数】10页(P87-96)【关键词】不确定大系统;有界输入有界输出稳定;多Lyapunov函数法;线性矩阵不等式【作者】李萍【作者单位】西南民族大学计算机科学与技术学院,四川成都610041【正文语种】中文【中图分类】O19;TP131 引言近十多年来,大系统(Large-Scale Systems)在电力、城市交通、社会经济系统、数字通讯等领域的广泛应用,形成了世界性的热潮.一般地,把模型规模庞大复杂、有多个互联的子系统和多个状态变量的系统称为大系统.稳定性是控制理论研究的基本问题[1-4].因此大系统的稳定性也一直受到众多学者的广泛关注[9-11].同时,不确定大系统的鲁棒镇定性也因为模型和测量误差地存在、非线性系统的线性化近似逐渐成为该领域的一个焦点[5-8].通常,人们关注的稳定性为Lyapunov意义下的稳定性.为了追踪参考输入信号,有界输入有界输出(BIBO)稳定性也成为控制领域研究的核心问题之一.如果系统每个有界的输入都导致输出有界,那么系统就称为是有界输入有界输出稳定的.但是到现在为止,有关大系统的BIBO稳定性和鲁棒BIBO稳定性的结果还较少[12-15].文献[12-13]讨论了如下的时滞大系统:反馈控制律分别为u(t)=其中 Fi为反馈增益矩阵.文献[12-13]建立了闭环系统与时滞无关的渐近稳定和BIBO稳定的充分条件.文献[14-15]对于每一个子系统,应用了稳定的局部状态反馈,通过构造Lyapunov函数,利用Bihari型不等式,基于Riccati方程的正定解和矩阵范数不等式推导出了多变量反馈控制大系统BIBO稳定的充分条件.本文将采用多Lyapunov函数方法及常数变易法,讨论了闭环大系统BIBO稳定的性质与鲁棒BIBO稳定的性质.系统的扰动向量相比文献[14-16]更具一般性,并且BIBO稳定性判据和状态反馈矩阵可以用MATLAB工具箱进行可行性求解,从不同于文献[12-16]的角度建立了闭环大系统的BIBO稳定的条件.2 问题的陈述考虑如下的有N个子系统的不确定连续大系统:其中,v(t)为任意可积函数,那么不等式成立.引理2.3[18] E,H,F(t)是具有适当维数的矩阵,不确定时变矩阵F(t)满足FT(t)F(t)≤I,则对任意的常数ε>0,不等式成立.3 闭环大系统的分散BIBO稳定分析首先,讨论大系统(1)无扰动参数的情况,即将(3)式代入(4)式得到当i,j=1,2时,闭环大系统(5)的结构如图1所示.图1 i,j= 1,2 时,大系统(5)的反馈控制图Fig.1 The feedback controlof(5)when i,j= 1,2定理3.1 如果存在常数α>0,β>0,ε>0,存在矩阵Xi>0,矩阵具有适当的维数(i= 1,2,…,N),使得LMI成立,其中4 闭环大系统的鲁棒分散BIBO稳定分析将(2)、(3)式带入(1)式得到的闭环大系统如下:参考定理3.1的证明可知,(9)式满足时,定理4.1成立.注4.1 当参考输入信号恒为零,定理3.1和定理4.1下,大系统分别是渐近稳定和鲁棒渐近稳定的.第五部分的仿真图形可以看到当ri(t)=0时,系统状态收敛于零. 注4.2 文献[14-16]的反馈增益矩阵是某个Riccati方程的正定解.而本文是通过常数变易法和矩阵分析技巧,得到基于LMI的状态反馈控制器的设计方法.LMI判据通过引入自由矩阵可以降低条件的保守性,因此具有一定的优越性.注4.3 参考文献[19]给出了系统参数α>0,β>0的最小化问题,可以表示为:设计过程及求解参考文献[19]定理1.5 算例仿真而θ1=0.6179,θ2=1.1291||x(0)||.图2(a)、3(a)、4(a)分别表示参考输入信号r(t) =0时的系统状态、控制输入和控制输出;图2(b)、3(b)、4(b)分别表示参考输入信号r(t)=1时的系统状态、控制输入和控制输出.图2 (a) r(t)=0时的系统状态Fig.2(a) The state of e.g.5.1 when r(t)=0图2 (b) r(t)=1时的系统状态Fig.2 (b) The state of e.g.5.1 when r(t)=1图3 (a) r(t)=0时的控制输入Fig.3 (a) The input of e.g.5.1 when r(t)=0图3 (b) r(t)=1时的控制输入Fig.3 (b) The input of e.g.5.1 when r(t)=1图4 (a) r(t)=0时的控制输出Fig.4 (a) The output of e.g.5.1 when r(t)=0图4 (b) r(t)=1时的控制输出Fig.4 (b) The output of e.g.5.1 when r(t)=1那么相应的增益矩阵为而θ1=1.5970,θ2=16.6694||x(0)||.图5(a)、6(a)、7(a)分别表示参考输入信号r(t) =0时的系统状态、控制输入和控制输出;图5(b)、6(b)、7(b)分别表示参考输入信号r(t)=sint时的系统状态、控制输入、控制输出.图5 (a) r(t)=0时的系统状态Fig.5 (a) The state of e.g.5.2 when r(t)=0图5 (b) r(t)=sint时的系统状态Fig.5 (b) The state of e.g.5.2 when r(t)=sint图6 (a) r(t)=0时的控制输入Fig.6 (a) The input of e.g.5.2 when r(t)图6 (b) r(t)=sint时的控制输入Fig.6 (b) The input of e.g.5.2 when r(t)=sint图7 (a) r(t)=0时的控制输出Fig.7 (a) The output of e.g.5.2 when r(t)=0图7 (b) r(t)=sint时的控制输出Fig.7 (b) The output of e.g.5.2 when r(t)=sint 6 结束语本文讨论了一类连续时间闭环大系统BIBO稳定性和鲁棒BIBO稳定性问题,并给出了反馈控制器的设计方法.将本文的技巧与算法推广到时滞大系统的BIBO稳定性理论是作者下一步的工作.参考文献[1]刘兴文.离散时间p-周期正系统的稳定性分析[J].西南民族大学学报(自然科学版),2011,37(3):342-347.[2]刘兴文.时滞切换正系统的切换齐次协正Lyapunov函数方法(英文)[J].西南民族大学学报(自然科学版),2014,40(4):592-597.[3]刘教,连捷,庄严.一类具有输入时滞的切换系统的正性镇定[J].控制与决策,2017,32(6):1001-1006.[4]FIACCHINI M,GIRARD A,JUNGERS M.On the stabilizability of discrete-time switched linear systems:novel conditions and comparisons[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2016,61(5):1181-1193.[5]沃松林,赵俊杰,李博.不确定广义大系统有限时间鲁棒分散控制[J].控制与决策,2017,32(8):1493-1498.[6]赵金辉.不确定广义大系统的分散保性能控制[J].曲阜师范大学学报(自然科学版),2012,38(2):58-63.[7]夏晓南,张天平.具有动态不确定性互联大系统的分散自适应控制[J].控制理论与应用,2015,32(3):347-356.[8]WU H S.Decentralized adaptive robust control of uncertain large scale systems including time-varying state delays in the nonlinear interconnections[J].IFAC Proceedings Volumes,2011,44(1):2680-2685. [9]傅勤.基于LMI的大型互联线性系统的分散有限时间镇定[J].控制与决策,2010,25(5):763-768.[10]WO S L,ZOU Y,XU S Y.Decentralized H-infinity state feedback control for discrete-time singular large-scale systems[J].Journal of Control Theory and Applications,2010,8(2):200-204.[11]XIE C H,YANG G H.Decentralized adaptive fault-tolerant control for large-scale systems with external disturbances and actuatorfaults[J].Automatica,2017,85:83-90.[12]黎明.一类多重时滞大系统的稳定性[J].曲靖师范学院学报,1994,13(2):4-11.[13]黎明.具有多重时滞反馈系统的稳定化[J].四川师范大学学报(自然科学版),1994,17(5):41-46.[14]XU D Y,ZHONG S M,LI M.BIBO stabilization of large-scalesystems[J].Control Theory and Applications,1995,12(6):758-763.[15]徐道义,钟守铭.多变量反馈系统的BIBO稳定化[J].电子科技大学学报,1995,24(1):90-96.[16]WU H,MIZUKAMI K.Robust stabilization of uncertain linear dynamicalsystems[J].International Journal of Systems Science,1993,24(2):265-276.[17]BOYD B,GHAOUI L E,FERON E,BALAKRISHNAN V.Linear matrix inequalities in systems and control theory[M].Philadelphia:SIAM,1994. [18]LI X,SOUZA C E D.Delay-dependent robust stability and stabilization of uncertain linear delay systems:a linear matrix inequality approach[J].IEEE Transactions on Automatic Control,1997,42(8):1144-1148.[19]TSENG C S,HWANG C K.Fuzzy observer-based fuzzy control design for nonlinear systems with persistent bounded disturbances[J].Fuzzy Sets and Systems,2007,158(2):164-179.。

条形区域极点配置静态输出反馈可靠控制

条形区域极点配置静态输出反馈可靠控制

条形区域极点配置静态输出反馈可靠控制徐艺超;王福忠;姚波【摘要】针对线性系统,考虑连续增益故障模型,研究了具有执行器故障的条形区域极点配置的静态输出反馈可靠控制问题.首先,在执行器无故障的前提下,给出使极点能够配置在条形区域内的充分条件,进而得出系统的静态输出反馈可靠控制率.然后,基于执行器故障,重新设计静态输出反馈可靠控制器,利用求解线性矩阵不等式的方法,完成静态输出反馈可靠控制器的设计.由可靠控制器构成的闭环系统,使得当执行器发生故障时,也可使闭环系统的所有极点保持在条形区域内.最后,通过数值仿真验证了其结果的有效性和可行性.【期刊名称】《沈阳工程学院学报(自然科学版)》【年(卷),期】2016(012)002【总页数】6页(P187-192)【关键词】极点配置;执行器故障;静态输出反馈;可靠控制;线性矩阵不等式(LMI)【作者】徐艺超;王福忠;姚波【作者单位】沈阳师范大学数学与系统科学学院,辽宁沈阳110034;沈阳工程学院基础教学部,辽宁沈阳110136;沈阳师范大学数学与系统科学学院,辽宁沈阳110034【正文语种】中文【中图分类】O151反馈控制是指在控制系统中,将系统的实际输出和期望输出进行比较,形成误差,从而为确定下一步的控制行为提供依据,实现对被控对象进行控制的任务,即反馈控制原理。

文献[1]提出了不确定时滞系统的反馈控制问题,并且给出了当执行器发生故障时,系统鲁棒镇定的条件。

文献[2]基于线性矩阵不等式给出了保成本可靠控制器的参数化表示。

文献[3]利用凸组合方法,得出当执行器发生故障时,系统渐近稳定的条件。

目前反馈控制中主要是动态输出反馈和状态输出反馈,动态输出反馈结构复杂、消耗能量,状态输出反馈需要系统对状态进行采集,但一般很难做到。

文献[4]给出了线性系统静态输出反馈镇定的LMI方法。

文献[5]利用线性矩阵不等式方法设计了随机混合系统的无脉冲以及随机稳定的静态输出反馈控制器。

对鲁棒控制的认识

对鲁棒控制的认识

对鲁棒控制的认识 赵呈涛专业:学号: 092030071姓名:鲁棒控制( RobustControl )方面的研究始于 20 世纪 50 年代。

在过去的 20 年中,鲁棒控制一直是国际自控界的研究热点。

所谓“鲁棒性”,是指控制系统 在一定(结构、大小)的参数摄动下,维持某些性能的特性。

根据对性能的不同 定义,可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。

如果所关心的是系统的稳定性,那么就称 该系统具有鲁棒稳定性;如果所关心的是用干扰抑制性能或用其他性能准则来描述的 品质,那么就称该系统具有鲁棒性能。

以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。

定性,具有代表性的是 Zames 提出的微分灵敏度分析。

然而,实际工业过程中故障导致系统中参数的变化,这种变化是有界摄动而不是无穷小摄动,因此产生了以讨论参数在有界摄动下系统性能保持和控制为内容的现代鲁棒控制。

控制是一个着重控制算法可靠性研究的控制器设计方法, 际环境中为保证安全要求控制系统最小必须满足的要求。

一旦设计好这个控制 器,它的参数不能改变而且控制性能能够保证。

鲁棒控制方法,是对时间域或频率域来说,一般要假设过程动态特性的信息 和它的变化范围 , 一些算法不需要精确的过程模型,但需要一些离线辨识。

鲁棒 控制理论是分析和处理具有不确定性系统的控制理论,包括两大类问题:鲁棒性分析 及鲁棒性综合问题。

鲁棒性分析是根据给定的标称系统和不确定性集合,找出保证系 统鲁棒性所需的条件;而鲁棒性综合(鲁棒控制器设计问题)就是根据给定的标称模 型和不确定性集合,基于鲁棒性分析得到的结果来设计一个控制器,使得闭环系统满 足期望的性能要求。

主要的鲁棒控制理论有:1) Kharitonov 区间理论;2) H 控制理论;3)结构奇异值理论 理论。

面就这三种理论做简单的介绍。

1 Kharitonov 区间理论 1.1 参数不确定性系统的研究概况对参数不确定性系统的研究源于20世纪20年代。

线性矩阵不等式3

线性矩阵不等式3

定理4-5 对于给定的LMI区域圆盘D(q,r),如果存在对 称正定矩阵X,使得如下不等式成立
可得矩阵A是D-稳定的(必要性的证明请见书 第102页) 。定理得证。
D稳定性定理的应用
一、 LMI区域为左半开复平面
对于左半开复平面,其特征函数是 f D s s s

M D A, X 1 AX 1 XAT AX XAT
由D稳定性定理,可得,矩阵A的所有特征值均在 左半开复平面的充分必要条件是存在对称正定矩阵 X,使得 AX XAT 0 Lyapunov不等式
E1 E2 K X 0
Y+MFE+ETFTMT<0 Y+εMMT+ε-1ETE<0
不等式两边分别数乘ε, 并记 V X ,W KV 得
rV MM T qV VAT W T BT 0 T rV E1V E2W E1V E2W qV AV BW
x A + A x B + B u y Cx
不确定参数矩阵 A B MF t E1 E2
M , E1 和 E 2
(4-3)
是反映不确定性结构的常数矩阵,

F t 是时变的不确定矩阵,且满足 F T t F t I
应用Kronecker乘积的性质,可得
1.1 A A 2. A B C D AC BD
1 A A; A B C D AC BD
1 v M A, X 1 v 1 v L X M AX M L v Xv M v AXv M v Xv L + M + M
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respectively, where A0 , D, F, B0 , M and N are real matrices with appropriate dimensions, E (t) and H (t) are real time varying matrices with appropriate dimensions. In the case of no confusion, we omit the time variable t in relative expressions in the sequel statements. In this paper, we consider quadratic matrix inequality region in complex plane[4,5] :
Introduction The analysis and synthesis problem of pole location and D-stability for dynamic systems attracts many researchers since the stability, the rapidity of convergence and the steadily of switch systems are usually considered in practice. Gutman S. and Jury E.I.[1] gave a necessary and sufficient condition for a matrix whose eigenvalues are in a polynomial region in the complex plane. The results in [1] were a summary of prophase works in this area which provided a good theoretic foundation for designing control systems. Chilali M. and Gahinet P.[2] obtained a necessary and sufficient condition for a matrix whose eigenvalues are in an LMI region in the complex plane based on which an H∞ design method was set up by LMI approach. Recently, the robust D-stability analysis and synthesis problem has also become an attractive area of research. Chilali M. et al.[3] studied the robust D-stability problem with LMI region pole replacement constraint for a class of structure uncertain and parameter uncertain systems. Peaucelle D. et al.[4] and Valter J. et al.[5] researched the robust D-stability problem constrained by some quadratic matrix inequality region pole replacement for state feedback control systems with convex polynomial uncertainty. Mao W. J. et al.[6] studied the quadratic stability problem for a class of dynamic systems with interval uncertainty. In this paper, we study the state feedback problem with quadratic matrix inequality region stability constraint for a class of linear systems with norm bounded uncertainty. We shall give a sufficient and necessary condition for feedback systems to be quadratic D-stability based on which a designing method of state feedback controller is obtained. Finally, the validity and less conservatism of the obtained results in this paper are illustrated by a benchmark example. Throughout this paper, Rn denotes the n-dimensional real Euclidean space and C denotes complex plane. M m×n denotes the set of all m × n matrices and M T means the transposition of matrix M . Matrix inequality X > 0 (X 0) means X is a symmetrical positive definite matrix (symmetric semipositive definite matrix). 0 and I denote zero matrix and unit matrix, respectively. The sign ∗ in a matrix denotes the symmetrical element. The operation sign ⊗ denotes the Kronecker production[1∼5] of two matrices, i.e., A ⊗ B = [Aij B ], where A = [Aij ]m×n . 2 Description of problem Consider the following linear system δ [x(t)] = A(t)x(t) + B (t)u(t) (1)
Vol.31, No.3
ACTA AUTOMATICA SINICA
May, 2005
LMI Condition of Quadratic D-stability for a Class of Uncertain Linear Systems1)
ZHOU Wu-Neng1,2
1 (National
SU Hong-Ye1
CHU Jian1
Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Advanced Process Control, Zhejiang University, Hangzhou 310027) 2 (Mathematics Institute, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004) (E-mail: wnzhou@)
T ∗ D = {z ∈ C : R11 + R12 z + R12 z + R22 zz ∗ < 0}
(3)
where R11 , R12 , R22 ∈ M d×d , R11 , R22 are symmetric matrices, R22 = LLT is semi-positive definite R11 R12 matrix and d is called rank of region D. Let RD = and call it the matrix of region D. It T R12 R22 is easy to see that D is a convex symmetric region with respect to the real axis. Note 1. There are two special quadratic matrix inequality regions. One is D(α) = {z ∈ C : Re(z ) < −α} (α 0) which is used to analysis α-decaying degree of system and whose rank and 2α 1 region matrix are 1 and RD(α) = , respectively. The other is open disk plate D(c, r ) = {z ∈ 1 0 c2 − r 2 c C : |z + c| < r, r > 0} whose rank and region matrix are 1 and RD(c,r) = , respectively. c 1 Furthermore, the typical regions used in the usual stability analysis are the left-hand side of complex plane D(0) (continuous time system) and the disk D(0, 1) (discrete time systems). These two regions are all regions with rank 1. Definition 1. Matrix A is said to be D-stable if all its eigenvalues lie in the region D defined in (3). D-stability can be characterized by LMI approach. Theorem 1[1,2] . A ∈ Rn×n is D-stable if and only if there exists a symmetric positive definite matrix P ∈ M n×n , suchMATICA SINICA
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