首页>英国鲁棒控制与凸优化Robust Control and Convex Optimisation
鲁棒控制与凸优化
EEEN40262
Robust Control and Convex Optimisation
学习目标
课程内容：
本课程旨在向学生介绍LQG控制的基本原理，以及鲁棒性分析、鲁棒控制律合成及鲁棒控制设计的基本原理。
课程大纲：
1、最优控制
• 线性系统的二次李雅普诺夫函数
• LQR（最优状态反馈）控制
• LQR控制的鲁棒性
• 卡尔曼滤波器（最优观测器）
• LQG控制（结合LQR状态反馈与最优观测器）
• 环路传递恢复
• 添加积分作用
• H2范数与H2最优控制
2、鲁棒控制
• 基础概念：
- 奇异值分解、H-无穷大范数与H-无穷大函数空间
- 反馈耦合的适定性与内部稳定性
- 小增益定理
• 不确定性表示与鲁棒稳定性分析：
- 加性、乘性及逆乘性不确定性表示
- 线性分数变换（LFT）与LFT不确定性表示
- 鲁棒稳定性检验
• 鲁棒控制器合成与鲁棒控制设计方法：
- 基于Riccati方程的H-infinity控制合成
- H-infinity环路整形控制设计方法
学习成果：
完成本课程后，学生将能够：
1、定义控制系统的最优行为。
2、基于最优性能准则设计控制系统。
3、将最优控制方法应用于不同技术领域的系统。
4、设计最优估计器并在控制工程以外的领域应用卡尔曼滤波器。
5、定义随机系统的最优估计。
6、分析反馈控制系统的鲁棒性。
7、基于鲁棒性准则设计控制系统
8、使用h-无限范数定义控制系统的鲁棒性。
9、在缺乏精确数学模型时设计控制器。
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