基于并行Kleinman迭代算法的Markov跳变系统优化H_∞控制  

Optimal H_∞ control of Markov jump systems based on parallel Kleinman iteration algorithm

作　　者：宋军[1,2] 何舒平[1] 

机构地区：[1]安徽大学电气工程与自动化学院,合肥230601 [2]华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237

出　　处：《控制与决策》2016年第3期559-563,共5页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金项目(61203051);教育部博士点基金项目(20123401120010);安徽省自然科学基金重点项目(KJ2012A014)

摘　　要：基于Kleinman迭代算法的框架,提出两种数值迭代算法,用于解决连续时间Markov跳变系统的优化H∞控制器设计问题.首先,给出"直接并行Kleinman迭代算法",并从正实算子的收敛性证明该算法的收敛性;然后,基于直接并行Kleinman迭代算法,提出一种更加广义的迭代算法结构,即"广义并行Kleinman迭代算法",并论述其包含的4种情形;最后,通过数值示例验证了所提出算法的有效性.Based on the framework of Kleinman iteration algorithm, two computation iteration algorithms are studied to solve the optimal H∞ control problems for continuous-time Markov jump linear systems. Firstly, the direct parallel Kleinman iteration algorithm is proposed and the proof of the convergence of the iterative algorithm is established. Then, based on the direct parallel Kleinman, a more general iterative algorithm, called generalized parallel Kleinman iteration algorithm, is proposed with four different cases. Finally, a numerical example is provided to illustrate the effectiveness of the proposed algorithms.

关 键 词：MARKOV跳变系统 并行Kleinman迭代算法 H∞优化控制 耦合对策代数Riccati方程 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]