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铁虫 (小有名气)

[求助] LMI方法如何处理系统不确定性问题

正在看LMI的方法,但是不等式太多有点复杂,一套看下来还没太弄清楚。好像LMI可以解决系统不确定性问题。但是我不清楚自己是否本质上理解LMI如何处理不确定性的。请教一下大神们。

我也说下我的理解吧。看了一些例子,好像在对带有不确定性问题的系统上,应用LMI方法的一个前提条件是,这些不确定性(例如不确定的时变系统参数)是必须有界的,而且界限必须已知。这样才能形成关于控制系统完整的LMI不等式。然后在利用优化方法求得LMI不等式的最优解,从而找到最优的那个控制器参数矩阵(是个常数矩阵)。也就是说,如果不确定性的界限是已知的,那么只要系统未知参数在这个界限内变化,这个固定的控制器参数矩阵都能使系统稳定。相反,如果不确定性变化超过了界限(由于事先没能正确确定这个界限导致),那么所找到的控制器参数矩阵就不能使系统稳定了。

PS:貌似从这一点上看,LMI方法的确可以处理不确定问题,弱化了控制器对系统精确模型的依赖性。只不过,如果我的理解正确的话,似乎LMI方法依旧需要一点对系统模型的了解(既了解不确定性的范围)。从这个角度来看,自适应控制似乎又比LMI在解决不确定问题上更有优势,因为它只需要知道不确定性有界就行了,而连这个界限在哪都不需要事先知道。
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