离散系统控制的Matlab-LMIs代码实现与应用

资源摘要信息:"离散控制Matlab代码-LMIs:线性矩阵不等式：离散时间系统" 知识点一：线性矩阵不等式（LMIs） 线性矩阵不等式是现代控制理论中用于描述系统性能和稳定性条件的一类数学表达式。在控制系统设计中，特别是最优控制和鲁棒控制领域，LMIs 提供了一种强大且灵活的工具。LMIs 的形式通常为矩阵变量的线性不等式，可以用于解决各种控制问题，包括稳定性、性能指标的最小化或最大化等。 知识点二：离散时间系统 离散时间系统是指在离散时间点上采样的系统。与连续时间系统相比，离散时间系统在数字计算机和数字控制系统中更为常见。离散时间系统的动态描述通常涉及差分方程、Z变换、状态空间表达式等形式。在离散时间系统的分析和设计中，控制理论和方法需要适应离散特性，例如使用离散时间Lyapunov理论来分析系统稳定性。 知识点三：离散时间Lyapunov稳定性 离散时间Lyapunov稳定性理论是分析和证明离散时间系统稳定性的一种方法。Lyapunov第二方法通过构造Lyapunov函数来评估系统状态的稳定性。在离散时间情况下，Lyapunov函数满足特定的差分方程，而不是微分方程。该方法不仅用于稳定性分析，还可以用于设计稳定控制器。 知识点四：离散时间有界实引理和H∞范数 有界实引理是控制理论中用于分析线性时不变系统鲁棒稳定性和鲁棒性能的重要工具。离散时间有界实引理提供了系统传递函数的H∞范数（最大奇异值）与系统矩阵之间关系的数学描述。H∞范数用于量化系统对输入扰动的抑制能力，是评估系统鲁棒性的重要指标。 知识点五：离散时间H2规范和H∞-最佳控制 H2规范和H∞-最佳控制是现代控制理论中用来设计控制系统的两种不同范数标准。H2规范涉及到系统输出对于扰动的最小化能量。而H∞-最佳控制则关注于系统性能对于最坏情况下的扰动的最大可能抑制。这两种设计方法常常用于多目标控制系统中，以达到在多种性能指标之间的优化平衡。 知识点六：离散时间可检测性和状态反馈控制 离散时间可检测性是指能够根据系统输出在有限时间内确定系统是否处于某种特定状态的能力。在控制系统设计中，可检测性是判断系统是否可以实施状态反馈控制的关键因素之一。如果系统是可检测的，那么可以通过状态反馈来设计控制器，以满足特定的性能要求。 知识点七：YALMIP 工具箱和求解器 YALMIP 是一个用于MATLAB的优化建模工具箱，它允许用户以一种简洁的语法表达复杂的数学优化问题，然后调用各种优化求解器来求解这些问题。YALMIP 支持线性规划、二次规划、半定规划等多种优化类型。在离散控制Matlab代码中，YALMIP 被用来定义和求解LMIs问题。 知识点八：SeDuMi 和 IBM CPLEX 求解器 SeDuMi 和 IBM CPLEX 是两类常用的数学优化求解器，它们可以用来解决包括线性规划、二次规划、半定规划在内的优化问题。SeDuMi 是一个专门解决半定规划问题的求解器，而 IBM CPLEX 是一个广泛应用于学术和工业界的高性能求解器。在离散控制Matlab代码的上下文中，这些求解器用于求解由YALMIP 定义的LMIs问题。 知识点九：状态反馈控制和动态输出反馈控制 状态反馈控制是指利用系统状态变量的直接反馈来设计控制器的方法。这种控制策略可以实现系统的精确控制，但要求能够测量或估计系统的全部状态。与之相对的，动态输出反馈控制利用系统的输出信息来设计控制器，并通常包含一个动态系统来估计不可测量的内部状态。这两种控制策略在系统的最优控制和鲁棒控制设计中都有广泛的应用。 知识点十：混合H2-H∞控制 混合H2-H∞控制是指同时考虑系统性能的H2规范和系统鲁棒性的H∞规范的设计方法。在实际应用中，系统可能需要同时满足对于扰动和噪声的最佳抑制以及对于系统性能的最优控制。混合H2-H∞控制策略提供了一种有效的方式来平衡这两种看似矛盾的需求，是现代复杂系统控制设计中的一个重要研究方向。