吴海建[1]2010年在《网络控制系统若干问题分析与研究》文中指出随着计算机网络技术、嵌入式系统的发展,加之大规模集成电路带来的低廉硬件价格,使得基于网络环境的自动化控制系统成为一种新的应用趋势。在远程控制和复杂控制系统的客观需求下,网络控制系统的分析与综合迅速成为当前控制理论的研究热点之一。在传统的控制系统中引入网络作为信号传输媒介,同时也不可避免的带来网络时滞、数据包丢失等问题。这些问题的存在,不仅会降低系统的控制性能,甚至还可能会引起系统的不稳定。因此,在网络控制系统领域开展研究工作具有积极和重要的意义。首先,研究了不确定时滞网络控制系统的建模和控制问题。以电动舵机加载系统为被控对象,对网络时滞不确定系统进行了研究。设计了模糊PID控制器和模糊自整定PID控制器,并进行了仿真研究和分析比较。然后,分别研究了基于H∞控制的网络时滞和数据丢包系统设计。主要研究了两种情况下的NCS建模、稳定性分析和控制器设计问题,利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,给出了相应的状态反馈H∞控制器设计。保证闭环网络控制系统达到鲁棒渐近稳定,并通过仿真研究进行了验证。最后,介绍了Matlab/Simulink的实时仿真工具TrueTime工具箱,并通过该仿真工具箱研究了电动舵机加载系统的网络控制,分别采用PID、模糊PID和模糊自整定PID控制方法对时滞系统进行TrueTime仿真。建立了TrueTime仿真模型,并针对不同参数对系统性能造成的影响进行了对比。通过仿真曲线,说明了网络诱导时滞、数据包丢失率、通讯网络、数据传输速率、采样周期等因素对系统性能的影响。其后,在Truetime仿真环境下对第叁章、第四章所设计的网络控制系统进行了仿真验证,仿真结果证明了控制系统设计的有效性。
曲洪恩[2]2009年在《时滞系统鲁棒控制若干问题研究》文中研究说明自从控制理论作为一门独立的学科以来,系统鲁棒性分析及其控制器的设计问题就是研究的一个热点。经过叁十多年的研究,系统的鲁棒稳定性分析和综合及其鲁棒控制器的设计取得了巨大的进步,形成了较为完善的现代鲁棒控制理论体系。在现实的系统设计中,会遇到大量的时滞现象。这些时滞的存在不仅影响系统性能参数,严重时会引起系统的不稳定。因此对系统的状态和控制的时滞性的理论研究是十分必要的。另一方面,由于实际工程系统都是运行在变化的环境中的,用精确的数学模型描述这些系统的特性是不现实的,甚至是不可能的。系统的不确定性是普遍存在的。这种系统不确性的存在,给控制的理论研究和应用带来很大的困难。控制系统的设计和实现,要求在存在一定条件下的不确定性的情况下,依然能使系统保持其稳定性本文基于Lyapunov系统稳定性理论,利用线性矩阵不等式数学工具,运用由简到繁的讨论方法,分别对时滞系统,不确定性系统,带有不确定性的时滞系统进行了研究。其中在对时滞系统的研究中,把系统的模型推广到了双时滞参数的模型,并且在双时滞系统模型的基础上又讨论了带有不确定性的双时滞系统稳定性。在实际应用中,时滞系统,不确性系统,带有不确定性的时滞系统很可能是不稳定的,因此讨论研究针对这些系统的可镇定控制器是必要的。本文从状态反馈和输出反馈两个方面对时滞系统,不确性系统,带有不确定性的时滞系统的可稳性进行了研究,并且在讨论输出反馈系统时,把静态输出反馈控制器的结果推广到了动态输出控制器中去。为了得到较小的系统保守性,本文从两个方面进行了较为深入的探索。首先,改进了常用的Lyapunov函数。对Lyapunov函数的改进主要体现在添加适合函数项和对系统的状态变量的扩展。添加适合的函数项在形式上能够更好描述系统的动态特性。而扩展系统状态变量的维数则可以更好的表征系统的运动状态。其次,在Lyapunov函数的求导过程中,争取最大限度的减小不等式缩放的程度,从而最大程度的体现系统运动特性和状态,这样不仅增加研究结果的理论价值,也可以更好的贴近实际系统。
毛小琪[3]2011年在《时滞T-S离散模糊系统若干状态反馈控制器的设计及应用》文中提出本文以时滞T-S离散模糊系统为研究对象,基于Lyapunov-Krasovskii稳定性理论,采用平行分布补偿控制策略,研究了时滞T-S离散模糊系统若干状态反馈控制器的设计问题,内容有：无记忆状态反馈控制、有记忆状态反馈控制、保成本控制、H∞控制。所得结果均为线性矩阵不等式的形式,借助于Matlab可进行求解。本文的工作主要包括以下几方面：(1)对常时滞T-S离散模糊系统进行稳定性分析,状态反馈控制及保成本控制。基于普通Lyapunov-Krasovskii泛函,采用平行分布补偿控制策略,给出了相应控制器的设计方法。关键在于单独考虑模糊控制器,使最终得到的线性矩阵不等式条件的个数减为p个,大大减少了计算量,增加了实际应用的可行性。另外,所得到的结果是时滞相关的,在一定程度上改善了保守性。并在实际的拖车系统中得到应用。(2)从状态反馈控制入手,为变时滞T-S离散模糊系统提供了新的控制方法。基于模糊Lyapunov-Krasovskii泛函,采用平行分布补偿控制策略,为其设计了无记忆状态反馈控制和有记忆状态反馈控制。得到的结果是时滞相关的,不仅与时滞上界有关,还与时滞下界有关。同时,采用(1)中所用到的单独考虑模糊控制器的思想,与同类型的研究结果相比,得到的线性矩阵不等式条件的个数减少,节约计算时间,提高了效率。并在混沌系统中Henon系统得到应用。(3)在(2)的基础上,考虑有外部干扰的情形,为变时滞T-S离散模糊系统提供了一种新的H∞控制。在非线性质量块-弹簧-阻尼器机械系统中得到应用。
张胜祥[4]2001年在《时滞系统若干问题研究》文中指出本文共分两章。第一章对连续时滞系统的一些问题进行了研究。第一节讨论了有关线性自治时滞系统（RDDE）的稳定性问题。给出了它的一类Liapunov泛函存在的充分必要条件。由此得到了RDDE全时滞稳定的充分条件，且直接由系数矩阵描述。可用来解决RDDE的受控系统的镇定问题。第二节讨论了广义RDDE的振动性问题，得到了振动的充要条件。第叁节把Wright方程的周期解结果推广到多个时滞情形。第二章对离散时滞系统的一些问题进行了研究。第一节给出了与泛函微分方程理论平行的一些定义和稳定性定理，包括离散Liapunov泛函方法。第二节构造了Liapunov泛函讨论了离散线性自治时滞系统的稳定性。
宋攀[5]2012年在《典型柔性结构的缩聚建模和时滞主动控制问题研究》文中研究表明近年来,振动主动控制在航空航天、船舶、汽车等工业领域已经得到了广泛的应用。然而随着以航天器太阳能帆板和舰船浮筏结构等为代表的柔性结构的日益大型化和柔性化,对这些大型柔性结构的振动控制变得比较困难。其原因之一就是难以对系统建立可靠的数学模型:为了保证精度,利用有限元等数值计算方法建立的动力学模型阶次太高,不适合控制器设计;且对于很多真实系统,各部件的复杂程度不一样,有些部件适合于用有限元方法建模,而有些部件适合于实验建模,有必要考虑将有限元模型和实验模型进行综合得到完整系统模型。另外,作动器中不可避免的存在时滞,而即使很小的时滞也会导致控制效率的下降,甚至控制系统失稳。基于上述原因,本文结合国防安全基础研究项目,在总结前人研究成果的基础上,采用数值仿真和实验研究相结合的方法,对柔性结构的降阶缩聚建模、有限元模型和实验模型的混合建模以及含时滞的主动控制等问题进行数值分析和实验研究。首先通过分析传统模态综合方法的不足,结合实验建模和有限元建模的优势,提出了既可补偿高阶截断模态且易与实验模型相结合的基于剩余动柔度的剩余惯性释放附着模态的概念,克服了将实验模型和有限元模型进行综合时可能遇到的基于剩余静柔度的剩余惯性释放模态难以测量的困难。采用自由界面模态综合技术,实现子结构综合。从理论上解决了柔性耦合系统的缩聚和混合建模问题。针对实验模态综合法中遇到的四个问题:复传递函数问题、由实验数据辨识质量阵和刚度阵问题、转角自由度无法测量问题、不同自由度界面对接信息不足问题,提出合理的解决方案。通过数值计算和实验验证表明所提方案可行,为解决混合建模问题提供了一次有价值的尝试。基于超单元动力缩聚技术,把有限元模型在物理空间中进行自由度减缩,得到了系统的低维动力学模型。并在此缩聚模型的基础上,考虑主动控制中的时滞效应,设计控制律。给出了连续时间的时滞微分方程的离散化方法及其各个参数的离散和迭代计算格式。由于离散控制律是直接通过时滞微分方程而得出,因此该方法易于保证控制系统的稳定性且适用于大时滞量情况。
徐鉴, 王在华[6]2013年在《时滞耦合系统动力学研究的若干问题和进展》文中指出通过两个简单的实际工程问题,提炼出研究时滞耦合系统动力学的必要性和拟解决的具有普遍意义的科学问题,通过对以时滞为中心的耦合系统复杂动力学机制、时滞镇定耦合系统的实验基础和实现、快慢变耦合时滞系统动力学、时滞神经网络同步和去同步四方面问题为线索,综述了同济大学和南京航空航空航天大学课题组近两年的研究进展。
钱伟[7]2009年在《时滞系统若干问题的研究》文中指出在各种实际的工业系统中,时滞是一种普遍存在的现象。其存在是引起系统不稳定和性能变差的重要原因;因此,分析时滞现象对系统动力学行为及控制性能的影响,以及如何利用或消除这种影响一直是控制理论与控制工程领域的研究热点。本文从控制理论的基本概念与方法出发,利用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,以线性矩阵不等式(LMI)为主要工具,在构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函的基础上,通过使用不同的分析方法,探讨了时滞系统的若干问题。本文的主要工作包括以下几个方面:1.针对中立型时滞与离散时滞不同的中立型常时滞系统,考虑其的鲁棒稳定性问题。首先,构造了新颖的Lyapunov-Krasovskii泛函并证明了其正定性;然后,通过使用积分不等式方法和引入自由矩阵,得到了与中立型时滞及离散时滞均相关的稳定性结论;并通过理论分析和仿真例子说明了所得到的结论在保守性上优于现存的一些结果,同时还说明了中立型时滞与离散时滞之间的关系。2.分析了一类中立型变时滞系统的鲁棒稳定性问题。通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,并使用积分不等式、自由矩阵和凸组合条件等分析方法,得到了基于线性矩阵不等式的与中立型时滞、离散时滞及离散时滞导数均相关的充分条件,并通过理论分析和数值仿真说明了所得到的结论具有较小的保守性,同时还说明了中立型时滞、离散时滞及其导数叁者之间的关系。3.探讨了一般时滞系统的动态输出反馈控制镇定问题。通过引入自由矩阵对系统进行适当的变换、构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,得到了系统时滞相关的控制器的存在性条件;然后在此基础上通过控制器的参数化方法,将控制器的参数与泛函参数的求解归结为线性矩阵不等式的形式,并给出了动态反馈控制器的具体表达式。4.针对更具有一般性的中立型分布时滞系统模型,设计动态输出反馈控制器,使得闭环系统为渐近稳定的。通过对系统进行模型变换、构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函以及使用参数化方法,得到了基于线性矩阵不等式的控制器存在的充分条件,所得到的结论不仅与离散时滞而且与分布时滞相关。由于该系统模型的一般性,因此,一般时滞系统、中立型时滞系统和分布时滞系统的动态输出反馈控制器的设计问题,均可以作为本文的特例得到。5.考虑了不确定时滞系统的鲁棒容错控制问题。针对一般时滞系统,基于一种更具有一般性的传感器故障模型,设计动态输出反馈控制器,使得闭环系统在传感器发生故障时仍然能保持渐近稳定。在使用一个保守性较小的稳定性定理的基础上,通过非线性变换,得到了控制器时滞相关的存在性条件;进一步通过锥补线性化算法,求解得到了泛函参数及控制器参数,并给出了控制器的具体表达式。6.在范数有界不确定和非线性不确定性两种不同情况下,讨论了随机时滞系统的均方指数稳定性问题。基于伊藤微积分法则和布朗运动的基本性质,通过构造不同的Lyapunov-Krasovskii泛函、在一些独立变量的交叉项上引入泛函参数,并使用自由矩阵,得到了时滞相关的稳定性结论,并通过理论分析和数值仿真说明了所得到的稳定性判据在保守性上优于现存的结论。
唐漾[8]2010年在《复杂网络动力学及其应用的若干问题研究》文中提出过去十年,复杂网络受到社会科学和自然科学中各个领域的广泛关注。复杂网络无处不在,例如万维网、社会网、食物网等等。因此,研究复杂网络对于我们是非常重要的。对于复杂网络的研究是探讨各种看上去互不相同的复杂网络之间的共性和处理它们的一般方法。作为复杂网络的一种特例,神经网络理论与应用研究是人工智能、图像处理、模式识别、非线性动力学等专业的热点。本文讨论了几类复杂网络动力学分析及其应用问题。首先研究了一类神经网络稳定性,接着对于一些神经网络、复杂网络同步和控制问题进行探讨,最后研究了复杂网络在图像加密和进化计算的应用。具体而言,论文的主要研究内容和创新点如下：(1)基于贝努利随机变量的随机混合时滞的离散神经网络稳定性问题研究利用Bernoulli随机二值变量,研究了一类随机离散和分布时变时滞的离散神经网络的稳定性问题。相较于文献中的工作而言,分布时滞假设为时变的。进一步,所提出的模型考虑了混合时滞的变动范围和分布概率。随机噪声由布朗运动描述,并且引入两个贝努利随机变量描述混合时变时滞。通过应用一些新的随机分析技巧和一个新的Lyapunov-Krasovskii泛函,推导出一些时滞分布依赖判据保证具有随机混合时滞的离散神经网络均方稳定。并给出一个实例验证所提出方法的有效性和可行性。(2)离散和分布时滞连续型随机神经网络的同步问题研究采用自适应方法研究了具有离散和分布时滞随机混沌神经网络的滞后同步和参数辨识问题。混沌神经网络受到布朗运动的随机噪声干扰。通过自适应反馈技术,提出一个简单、严格和系统的基于同步的辨识方法以解决所提出的问题。所提出的方法易于实际中应用。变反馈系数是自动调节到一个合适增益,进一步,我们可以通过调节自适应增益来调整同步速度和参数辨识速度。另一方面,提出具有混合时滞和扇形非线性的随机切换混沌神经网络的指数同步判据。基于Lyapunov函数和自由权矩阵方法,提出一些充分条件保证误差系统的全局指数稳定,即实现驱动和响应系统的同步。这里激励函数无需假设为单调,可微,或者有界的。最后,仿真实例验证所提出的方法的可行性。(3)具有离散和分布时滞切换随机耦合复杂网络同步问题研究提出一个具有随机混合耦合和混合时变时滞的一系列Markov切换神经网络组成的复杂网络模型。随机混合耦合由常耦合,时变时滞耦合和分布时滞耦合组成,并同时受到随机噪声影响。一系列网络由一个已知转移概率的Markov链控制切换模型。基于自适应反馈方法,推导出同步判据保证一系列具有随机混合和混合时滞的切换神经网络以均方同步。最后,仿真实例显示结果的有效性。(4)分数阶权重复杂网络的牵制控制问题研究详细研究了一类分数阶有权复杂网络的牵制控制问题。应用特征值分析手段和分数阶稳定性理论,我们采用文中引入的分数阶网络的仿真算法建立局部稳定性判据并且得到分数阶网络的有效的稳定域。分析表明矩阵R的最大特征值确定了有权分数阶网络的控制结果。通过寻找一个合适的R,全局耦合强度c和分数阶阶数q,我们能够达到控制策略。惊奇地发现一个不加控制器的分数阶网络可以在一个合适的q实现镇定。此外,有趣的发现分数阶阶数q,控制增益矩阵D,可调权重参数β,全局耦合强度c,选择牵制最大度节点将能有效影响受控分数阶网络的收敛速率。采用无标度网络的一些仿真实例验证所提出方法的有效性。(5)基于时延耦合格子的图像加密算法研究将复杂网络理论应用于设计图像加密算法。提出一种基于混淆-扩散结构的图像加密新算法,该算法利用tent映射和时延耦合映射格子加密图像。该加密策略依赖于明文、密文和混沌控制的时变时滞。因此,不同的明文图像将导致不同的控制参数和密钥流,因此增强了混淆和扩散性能,加密系统能有效抵御已知明文攻击、选择明文攻击、差分攻击、统计攻击、brute-force攻击。理论分析和实验结果验证了新的加密策略具有高安全性,因此能够应用于实际的图像加密应用中。(6)可控概率型粒子群算法研究将复杂网络理论应用于粒子群算法的改进。基于适应度值信息,定义和计算一个进化状态函数,提供了一个有效控制惯性系数。由基准函数测试可以发现,自适应控制方法能够使粒子群算法更加有效,自适应控制惯性系数使得粒子群算法更有效,能够使得粒子群算法收敛速度有效提高。提出具有贝努利随机变量的速度更新方程,使得粒子群能够向不同学习策略学习。采用竞争惩罚策略能够使得粒子群算法自动选择学习策略。进一步的,提出局部精英学习策略(ELLA)引导种群优化收敛结果。ELLA中搜索半径按照Markov链在不同之间切换。具有可控概率、自适应惯性系数和ELLA的可控概率型粒子群算法在单极值和多极值问题上有卓越性能。注意到进化状态函数(ESF),可控概率粒子群算法和精英局部方法(ELLA)是很容易设置,没有多少额外的计算负担。因此,可控概率型粒子群是一种简单的、容易实现的标准粒子群算法,然而可以实现收敛速度和求解性能改善。
周波[9]2014年在《网络控制系统若干问题的研究》文中研究说明随着计算机科学、网络科学和通信科学技术这叁个学科的高速发展，以及组成网络控制系统回路必要的各种硬件结构的不断发展和趋于自动化，再加以不断发展的高速以太网技术和现场总线技术，成功的推动了网络控制系统在实际生活中的广泛应用。然而，宽度有限的网络通道导致传递数据信号延时丢失，实际环境的信号干扰，模型执行器的脆弱性导致器件的失效等不理想的情况往往导致系统性能不好，甚至不稳定。所以，针对这些具体这些问题，对系统开展详细的分析和进行有效的控制可以促进理论和实际意义的发展。论文主要针对一般和广义被控对象(外界信号有所干扰)，在设计当中加入事件触发和模型转化等思想，有效的提高信号资源的利用率。利用被动的容错控制方法来应对和执行器脆弱发生故障失效的情况，构造了有效的Lyapunov函数和自由权矩阵，进行H_∞性能分析。利用LMI理论技术，求解出达到设计的初始要求和性能的有效控制器。论文具体研究章节部分如下：(1)讨论了状态具有时延网络控制系统，鉴于网络传输诱导时延的不确定性，所建系统模型将信息丢包、错序等问题考虑在内，以离散的信号发送时间点作为控制器的输入，基于稳定性分析和自由权矩阵，不但讨论研究与时延相关的系统的稳定问题而且根据理论给出了能够使得系统满足性能要求的具有记忆性的稳定化控制器的设计方法。(2)考虑具有外界扰动的情形，针对系统中的执行器脆弱发生意外情况(指故障现象)，利用设定法和变量变化法将诱导时延的最小值考虑在传输通道以避免其取值为零即将网络回路当中的整个诱导时延加以变化成一个可变时延和一个很小定长时延之和，利用数学积分不等式和自由权理论，基于最坏条件(外界扰动，诱导时延，执行器失效)，给出了系统实现渐近稳定和H_∞性能的充分条件，并利用求解工具进行设计能够容忍上述条件且满足相应H_∞性能的容错控制器。(3)被控对象被推广到广义特性的对象，在控制回路设计当中又加入了事件触发(event-trigger)的采样机制来避免信息资源的不必要浪费，以时延分割法和设定法,将事件触发的广义被控对象控制系统转换成具有时延的时滞广义系统。首先要证明广义系统正则，无脉冲。利用比较完善的时延理论和自由权矩阵理论加以研究了系统在扰动情况下能实现稳定问题和利用理论求解满足一定性能控制器的设计问题。
刘振伟[10]2015年在《基于时滞重构方法的动态系统稳定性与反馈控制研究》文中研究说明随着智能化、信息化、网络化技术的发展,针对包括时滞递归神经网络和线性时滞系统在内的时滞动态系统稳定性和反馈控制的研究,引起了许多学者的关注。现行的方法往往通过引入零和条件来克服系统判据固有的保守性,尽管方法简单易于实现,但是往往忽略时滞本身与系统稳定性和控制设计之间的关系,难以从机理角度推导出少保守性的结果。本文主要针对时滞递归神经网络及其简化而成的线性时滞系统进行稳定性分析和反馈控制研究,重点讨论了时滞与系统稳定性和控制设计之间的关系,通过重新构造时滞形态及其与系统参数及范函的内在关系,建立起基于时滞重构的稳定性判据及反馈控制方案。本文的主要创新工作如下：(1)针对时滞递归神经网络模型的稳定性问题,提出一种划分重构时滞区间的思想,将区间划分为可变子区间,从而在时滞区间内构造出若干个加权时滞项,并形成了一系列具有更小保守性的时滞依赖平衡点全局渐近稳定性判据,建立了一种评估稳定性的“加权时滞方法”。同时,设计了一套优化求解方法来计算最优的加权时滞划分方法,获得最优的加权时滞参数和最佳的稳定性结果。(2)针对神经网络实现过程存在切换行为和中立型时滞的事实,提出了一类时滞切换中立型神经网络。通过重构时滞与使用的增广Lyapunov-Krasovskii泛函之间的特性关系,提出一种新颖的级数补偿策略,充分地补偿了由于无法处理而往往被忽略的负定项。在此基础上结合增广泛函,建立基于级数补偿策略的时滞切换中立型神经网络鲁棒稳定性判据。并且由于增广泛函的作用,所提出鲁棒稳定性判据考虑了带有快变中立型时滞的神经网络模型,即时滞变化率大于1的情况。同时,将判据的结果扩展到时滞切换递归神经网络上,仍可获得有效且更少保守性的鲁棒稳定性判据。(3)针对多维传输通道时滞递归神经网络的稳定性问题,通过将多维时滞重构为一组空间时滞向量,提出了一种更为简洁的增广型向量时滞递归神经网络模型。进一步构造一个基于n维空间的曲线积分型Lyapunov-Krasovskii泛函,来处理向量时滞递归神经网络的全局渐近稳定性问题,并建立了一个具有更少保守性的稳定性结果。同时,结合加权时滞方法和时滞重构技术,将通过划分得到的加权时滞重新塑造成一个新的空间时滞动态向量。应用曲线积分型Lyapunov-Krasovskii泛函,获得了线性时滞系统稳定性判据。通过理论证明表明提出的判据降低了结果的保守性。(4)针对一类带有时变时滞的模糊细胞神经网络,研究了其平衡点的全局指数稳定性问题。通过将模糊连接权项转换普通连接权,提出了针对模糊连接权的独立型非模糊化变换,考虑了模糊细胞神经网络中非模糊项连接权矩阵元素的符号问题,进而建立了以线性矩阵不等式(LMI)表述的时滞依赖全局指数稳定性判据。同时,针对模糊细胞神经网络存在多个时滞的情况下,充分考虑了非模糊和模糊时滞项的作用,提出了更少保守性的时滞依赖全局指数稳定性判据。(5)针对线性中立型时滞系统的稳定性问题,使用级数补偿策略和增广Lyapunov-Krasovskii泛函,提出了基于两重凸组合的时滞依赖线性中立型系统的稳定性判据。然后,针对带有不确定性的线性中立型系统非脆弱H∞控制问题。在之前稳定性结果的基础上,考虑系统参数和控制器增益存在摄动情况,构造了针对不确定中立型系统的非脆弱H∞控制器设计方案。(6)针对线性时滞系统的静态输出反馈控制问题,提出了一种等效变换的思想,对原始表述简单却难以设计控制器的静态输出反馈条件进行等效变换,简化了控制器的设计难度,并获得较好的静态输出反馈控制效果。在此基础上,针对以线性时滞系统为单体模型的多自主体系统的一致性问题进行了研究。在证明多自主体模型可一致条件和分布式输出反馈协议存在性的基础上,建立了一个异构参数的多自主体系统静态输出反馈一致性设计方案。
参考文献：
[1]. 网络控制系统若干问题分析与研究[D]. 吴海建. 哈尔滨工业大学. 2010
[2]. 时滞系统鲁棒控制若干问题研究[D]. 曲洪恩. 东华大学. 2009
[3]. 时滞T-S离散模糊系统若干状态反馈控制器的设计及应用[D]. 毛小琪. 南京理工大学. 2011
[4]. 时滞系统若干问题研究[D]. 张胜祥. 安徽大学. 2001
[5]. 典型柔性结构的缩聚建模和时滞主动控制问题研究[D]. 宋攀. 上海交通大学. 2012
[6]. 时滞耦合系统动力学研究的若干问题和进展[C]. 徐鉴, 王在华. 中国力学大会——2013论文摘要集. 2013
[7]. 时滞系统若干问题的研究[D]. 钱伟. 浙江大学. 2009
[8]. 复杂网络动力学及其应用的若干问题研究[D]. 唐漾. 东华大学. 2010
[9]. 网络控制系统若干问题的研究[D]. 周波. 浙江理工大学. 2014
[10]. 基于时滞重构方法的动态系统稳定性与反馈控制研究[D]. 刘振伟. 东北大学. 2015
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