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基于信息理论的多变量控制方法及其应用研究

蒯亚敏  
【摘要】:多变量系统的控制问题一直以来都是控制领域的研究热点之一。随着现代工业系统的日益大型化、复杂化,大多数实际系统均为多变量系统,且随机现象无处不在无法避免。因此,本文的选题具有理论价值及实用价值。信息理论的诞生给控制理论的研究提供了全新的立足点,丰富了多变量控制方法的研究手段;此外信息测度能够良好地刻画闭环系统的随机不确定性,让我们在处理实际问题的时候更游刃有余。本文旨在基于信息理论相关知识,重点研究多变量控制系统,并结合实际情况考虑工业系统中的非高斯随机现象,提出了多变量控制新方法,本文的主要工作与贡献如下:首先,基于互信息率,本文研究了分散控制系统的核心问题——如何衡量多变量耦合程度并基于此提出有效的变量配对准则。在频域中,使用互信息率来刻画系统内部的耦合情况并提出了相关的配对准则。其次,本文重点研究了多变量网络化控制系统。随着计算机、通信技术的日益发展,网络化控制系统的诞生拓宽了传统结构的控制系统的应用领域。针对网络化控制系统中的非高斯随机时延,使用改进的最小熵控制算法设计等效后的多变量非高斯非线性系统,并采用线性化方法进行局部稳定性分析。最后,本文针对最小熵控制算法进行改进,使用生存信息势来刻画闭环系统的不确定性,构成了全新的性能指标。然后基于此提出了一种全新的多变量非线性非高斯系统控制策略,紧接着基于随机线性化模型进行了闭环系统的稳定性分析。最后用仿真实验来验证了该控制策略的有效性。这一部分针对传统信息理论领域的最小熵准则存在的不足做出了新的尝试,并提出了相关的控制策略,这为我们后期的理论研究以及工程实践奠定了坚实的基础。


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