不确定分段线性系统最优控制方法及应用-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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不确定分段线性系统最优控制方法及应用

项目名称：不确定分段线性系统最优控制方法及应用
项目类别：青年科学基金项目
批准号：61004015
申请代码：F030101
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2011-01-01-2013-12-31

项目负责人：张建雄
负责人职称：研究员
依托单位：天津大学
批准年度：2010

中文摘要：

分段线性系统是分析和设计非线性系统的有力工具，其研究已引起学术界的广泛关注。本项目针对不确定分段线性系统的输出反馈最优控制问题，拟构造增广的分段二次Lyapunov函数，利用H-J-B不等式将最优控制问题转化为性能函数上下界的优化问题，从而建立输出反馈最优控制方法。对具有时滞的不确定分段线性系统，考虑状态反馈和输出反馈两种情形，拟构造相应的分段二次Lyapunov-Krasovskii函数，结合H-J-B不等式对鲁棒最优控制进行研究。对控制综合所形成的大规模BMIs问题，根据问题的结构，结合智能算法和内点法等各自的优点设计搜索全局最优解的高效混合算法，以实现系统的最优控制。在此基础上，分别将混沌神经网络和易逝品动态库存系统描述成不确定分段线性系统，基于分段线性系统鲁棒最优控制理论创建混沌神经网络同步控制、易逝品库存控制的新方法。以上内容的实现将是对分段线性系统理论及应用的有力补充和发展。

中文主题词：分段线性系统；最优控制；智能算法；神经网络；库存控制

英文摘要：

Piecewise linear systems；Optimal control；Intelligent algorithm；Neural networks；Inventory control

英文主题词： Piecewise linear systems；Optimal control；Intelligent algorithm；Neural networks；Inventory control

结论摘要：

分段线性系统是分析和设计非线性系统的有力工具，其研究已引起学术界的广泛关注。本项目针对不确定分段线性系统的最优控制问题，构造分段二次Lyapunov函数，利用H-J-B不等式将最优控制问题转化为性能函数上下界的优化问题，从而建立了鲁棒最优控制方法。对控制综合所形成的大规模BMIs问题，根据问题的结构设计了搜索全局最优解的高效混合算法，实现了系统的最优控制。基于分段线性系统最优控制理论创建了混沌系统控制、易逝品库存控制的新方法，并研究了神经网络的分析和设计问题。所得结论为一般的非线性系统控制提供了新方法。相关成果共发表SCI期刊论文25篇，较好地完成了项目的目标。

成果综合统计