【摘 要】
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本文基于Lyapunov理论和对数量化器研究了系统在均匀采样下的量化反馈镇定问题.首先综合介绍了网络控制系统中量化控制问题的研究背景、意义以及发展现状.其次研究了量化器及
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本文基于Lyapunov理论和对数量化器研究了系统在均匀采样下的量化反馈镇定问题.首先综合介绍了网络控制系统中量化控制问题的研究背景、意义以及发展现状.其次研究了量化器及量化密度对系统稳定性的影响,同时对已有的量化方法及反馈控制策略进行了分类比较,总结了两种量化反馈控制策略的思想及实现步骤.最后通过一种新的方法给出了网络控制系统在几种量化情况下的稳定性分析.本文的主要内容分为以下三个部分：一、状态量化下的反馈控制系统的稳定性分析本部分研究了状态的有限信息下量化反馈控制的镇定问题,给出了相应闭环系统全局渐近稳定时对数量化器的量化密度、采样周期与系统变换矩阵三者之间应满足的关系.本部分的创新之处在于：(1)不同于已有文献,基于对数量化器,采用“确定等价”反馈形式的镇定控制律实现了系统的全局渐近稳定.(2)所得的使得闭环系统全局渐近稳定的条件体现出采样周期和量化密度对系统稳定性的影响.二、输出量化下的反馈控制系统的稳定性分析本部分研究了输出的有限信息下量化反馈控制的镇定问题.通过选取合适的控制策略,对输出在各个时刻的值做合适的处理,灵活地运用关于矩阵的不等式,给出了相应闭环系统全局渐近稳定时对数量化器的量化密度,采样周期与系统变换矩阵三者之间应满足的关系,并根据Lyapunov理论等证明了系统在该关系下是全局渐近稳定的.三、状态和控制输入量化下的反馈控制系统的稳定性分析本部分基于实际的网络控制系统,研究了同时在状态和输入的有限信息下量化反馈控制的镇定问题.针对更加一般的网络控制系统,运用Lyapunov理论,选取合适的控制策略给出了稳定性分析,证明了在系统的采样周期和各量化器的量化密度之间满足的关系下相应的闭环系统是全局渐近稳定的.
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