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一般反馈控制系统往往都是非单调关联系统(NMS),NMS与单调关联系统(MS)具有 一系列不同的重要特性,如故障有序性,维修有序性等.本文给出了基于马尔可夫模型求一 般NMS首次故障时间分布的算法,对高维复杂NMS的分析具有优越性.
提出了基于NARMAX模型的非线性系统的全局线性化方法.该方法用时变的 ARMAX模型近似描述非线性NARMAX模型.证明了这一线性化方法的有界性,并给出了 相应的实现方法.仿真结果说明了该方法的有效性.
利用多项式系数空间中距离的概念,讨论了非线性参数化实系数多项式族D-稳定性检验 问题.证明了单点检验的存在性,并给出多项式族满足边界检验的充分条件.最后,对不满足 边界检验的多项式族,给出了确定其D-稳定性的低维检验方法.
研究一般的仿射非线性联级系统的全局光滑可镇定.在其一子系统为光滑反馈无源的条 件下,运用无源性原理和动力学系统的极限集理论,给出了整个联级系统全局镇定的充分条 件,拓展了现有的全局镇定结果.最后给出两个例子予以说明.
非线性定常系统及其定常Lyapunov函数的多项式等价类.
提出一种同时实现非线性控制系统反馈线性化和极点配置的神经网络方法,并证明了在 随机逼近意义下该神经网络控制系统的有效性.
相对阶(Relative Degree)概念是非线性系统控制中一个有用的概念,本文探讨了它在 线性系统中的反映.用Markov参数矩阵的方法证明了它与一致秩(Uniform Rank)、级数 指标、系统传递函数阵中元素的分母阶次与分子阶次之差、以及元素的极零点数之差的关系. 证明了线性系统的相对阶对于任意状态反馈常值阵K和任意满秩的前馈常值阵F是一个不变 量.当系统存在相对阶r=[r1,…...
对于非线性时变系统,给出了其开闭环P型迭代学习控制收敛的充要条件.这些收 敛条件与被控系统状态方程的具体形式无关.对比表明,该文的结论改进了现有结果.
研究非线性时滞系统的稳定性.应用Lyapunov函数,分别讨论确定性和不确定性 非线性时滞系统.对于确定性系统,给出其零解渐近稳定的充分条件;对于不确定性系统,给 出其零解鲁棒稳定的充分条件.最后通过两个实例说明所给方法的有效性.
本文利用Ekeland变分原理和Fattorini引理处理非线性广义系统最优控制问题,给出 该问题解适合最大值原理的证明.
本文历史地将非线性控制系统的研究分成六个部分来回顾其发展线索,对重要的研究结 果和有代表性的方法进行了综述,并揭示了一些有待解决的问题.
本文的目的是描述与分析非线性控制系统的拓扑结构.文中首先定义可线性化系统,然 后引入Whitney拓扑,并用此定义非线性控制系统族上的拓扑.在这个拓扑下,证明了除单 输入二维系统外,在一般情况下能线性化的系统是一个零测集.最后讨论一般反馈线性化问 题.对输入数仅比系统维数少一的情况给出了充要条件,并证明了在此情况下几乎所有的系 统均可线性化.
本文在一种很广泛的框架中讨论因果的非线性输入-输出算子的右互质分解问题,给出了 在不同稳定性定义下的反馈镇定和存在右互质分解之间的关系.
非线性系统的分散镇定.
本文给定输出的一个分划,寻找反馈规律,使得控制系统分解成若干个平行的、独立作用 的子系统,这就是控制系统的反馈(块)解耦问题.对于由微分代数语言描述的非线性输入输 出控制系统,证明了它具有其本身所固有的解耦结构,当且仅当给定的分划与这个解耦结构相 "匹配"时.系统可达到解耦.对于由状态空间方程所描述的非线性系统,本文用动态扩张算法 给出了其解耦结构的构造.

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