混合系统与网络的基于事件的稳定性及其控制研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:61673165
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:61.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:F0301.控制理论与技术
- 结题年份:2020
- 批准年份:2016
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2017-01-01 至2020-12-31
- 项目参与者:刘兴国; 雷敏; 徐承杰; 刘东南; 王重; 谷飞; 范龙云; 崔伟华;
- 关键词:
项目摘要
Recently, the event-triggered control of dynamical networks is being one of active area of research in control field. But the research often requires networks having subsystems which are in form of (quasi-) linear structure and have stability property. There are fewer results on ETC reported for hybrid systems and networks with complex structures. Because there lack of the analysis results on events based stability for such kind of systems, the single scheme of event-triggered control is hardly suitable for the complex structures of the networks. This project aims to investigate the issues on events based stability and relevant control for hybrid systems and networks. On aspects of developing new hybrid control theory and methods, solving and dealing with the issues of management and control related to multiple complex phenomena existing in systems, the research in this project has very important theoretical and practical significance. However, since the complex structures and multiple dynamical behaviours, it is very hard to analyse the events based stability for hybrid systems and networks and thus it is full of challenge. This project will employ the methods such as the hybrid-event-time Lyapunov function (HTLF) approach proposed very recently by the applicant to investigate deeply and systematically the issue of events based stability for hybrid systems and networks. Then design the schemes of events based hybrid control and apply the obtained results to control dynamical networks, e.g., micro-grids.
近年,动态网络的事件触发的控制(event-triggered control)正成为控制界的一个研究热点,但研究常需要网络的子系统具有(拟)线性结构或具有稳定性等特性,而对具有复杂混合结构的混合系统与网络,此方面的成果较少。因缺乏混合系统与网络的基于事件的稳定性分析成果,致使单一的事件触发控制方案难以适应网络的复杂结构。本项目就是研究混合系统与网络基于事件的稳定性与控制问题。它的研究对于发展新的混合控制理论与方法,解决和处理涉及系统多种复杂现象的管理与控制问题,具有重要的理论与实际意义。由于混合系统与网络结构的复杂性和多种动态行为,其基于事件的稳定性分析难度较大,极具挑战性。项目将利用申请人最近提出的混合-事件-时间Lyapunov函数(HTLF)等方法,深入系统地分析混合系统与网络基于事件的稳定性,设计基于事件的混合控制方案,并应用到动态网络如微电网的基于事件的控制中。
结项摘要
项目研究混合系统与网络基于事件的稳定性及其控制问题。项目主要成果如下:. 建立了混合系统事件-稳定性的基本判据,提出了混合逗留时间概念,建立了事件-稳定性与经典Lyapunov稳定性的关系,为基于事件的混合控制提供了理论基础。. 研究了时变时滞混合系统与网络的事件-稳定性与输入-状态-稳定性ISS问题,建立了输入-状态-指数估计和Halanay-型ISS引理,获得了时变时滞混合系统与网络的ISS与事件-ISS判据。. 提出了三层事件触发的脉冲控制ETIC原理与镇定方案,为混沌同步提出了基于ETIC的同步方法,有效地降低了经典脉冲控制中的脉冲频率、强度以及成本。. 设计了光伏系统的基于事件触发的充放电控制器,获得了光伏系统电压的稳定性和降低了蓄电池的充放电数;为光伏列阵功率的跟踪提出了事件触发的双模控制算法,较好地跟踪了光伏列阵的最大功率点。. 提出了具最小控制宽度的间歇控制方案,对脉冲控制的瞬时性问题做了改进;证明了脉冲系统的增益稳定性与收缩性的等价性,获得了脉冲系统增益稳定性与收缩性条件。. 成果发表在控制学科顶尖与核心期刊如《IEEE Trans on Automatic Control》、《Nonlinear Analysis: Hybrid Systems》、《Int. J. Robust. Nonlinear Control》、《Journal of The Franklin Institute》、《IET Control Theory & Applications》、《Applied Mathematics and Computation》等、以及控制会议CCC与CCDC等上,共发表研究论文22篇,在科学出版社出版专著1部。培养10名研究生。. 成果获得了同行的正面评价,如德国著名控制专家Kurths院士、美国Donald P. Eckman Award奖与美国国家基金委CAREER Award奖获得者Gupta、中国控制专家欧洲科学院院士曹进德、IEEE Fellow王伟、长江学者何勇、脉冲系统专家李晓迪、意大利与俄罗斯网络控制专家Proskurnikov、荷兰知名网络化系统控制专家M Mazo Jr.、阿根廷混合系统专家Mancilla-Aguilar与Haimovich等对成果给予了充分肯定与好评。
项目成果
期刊论文数量(18)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
Incremental stability and contraction via impulsive control for continuous-time dynamical systems
通过连续时间动力系统的脉冲控制实现增量稳定性和收缩
- DOI:10.1016/j.nahs.2020.100981
- 发表时间:2021-02
- 期刊:Nonlinear Analysis: Hybrid Systems
- 影响因子:--
- 作者:Liu Bin;Xu Bo;Sun Zhijie
- 通讯作者:Sun Zhijie
基于事件驱动的光伏发电系统电压稳定控制
- DOI:--
- 发表时间:2018
- 期刊:湖南工业大学学报
- 影响因子:--
- 作者:李俊;刘斌
- 通讯作者:刘斌
开关电源并联网络化供电系统及其优化控制
- DOI:--
- 发表时间:2017
- 期刊:湖南文理学院学报(自然科学版)
- 影响因子:--
- 作者:王重;刘斌;黄金霞;张曙云
- 通讯作者:张曙云
Stability under events for a class of hybrid dynamical systems with continuous and discrete time variables
一类具有连续和离散时间变量的混合动力系统在事件下的稳定性
- DOI:10.1049/iet-cta.2018.5180
- 发表时间:2019-03
- 期刊:IET Control Theory and Applications
- 影响因子:2.6
- 作者:Liu Bin;Hill David J
- 通讯作者:Hill David J
Input-to-state exponents and related ISS for delayed discrete-time systems with application to impulsive effects
延迟离散时间系统的输入状态指数和相关 ISS 及其应用于脉冲效应
- DOI:10.1002/rnc.3891
- 发表时间:2018
- 期刊:International Journal of Robust and Nonlinear Control
- 影响因子:3.9
- 作者:Liu Bin;Hill David J;Sun Zhijie
- 通讯作者:Sun Zhijie
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