线性系统模型降阶与控制器降阶研究

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模型降阶作为简化大规模系统的重要工具,一直受到控制界的高度重视,并产生了大量卓有成效的方法。但现有的降阶方法大多是关于稳定连续系统,而关于不稳定离散系统中的降阶方法则不多见。由于在L1理论指导下所设计的控制器具有维数过高的特点,这就将导致控制器的实现和维护受到限制,极大的阻碍了L1理论在实际当中的应用。针对以上两点,本论文在系统的总结了目前降阶理论的发展与应用的基础上,首先,提出一种新的线性离散系统平衡降阶方法,克服了传统Moore方法不能解决不稳定离散系统降阶问题的缺陷,并且得到了误差上界。另外,针对于L1控制器阶数过高问题,特别是单输入单输出系统,提出了一个新的行之有效的控制器降阶方法。主要研究创新点包括:1.针对线性定常离散系统,提出了一种新的不受稳定性限制的降阶方法。即利用双线性反变换,将离散系统转化为连续系统,利用已知的连续系统的降阶方法进行降阶,之后再经双线性变换为离散系统,得到了原离散系统的降阶模型,给出并证明了误差上界。2.将内稳定性要求推导成为一个对闭环系统的约束条件,并将L1控制器降阶问题转化为有约束的L1范数优化问题。分别利用序列线性规划方法和微粒群算法对该问题进行优化,由此得到降阶控制器。最后是对全文的总结和展望。
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