【正文】 局部的輸入輸出來說是穩(wěn)定的。更重要的是對其實施控制，使系統(tǒng)能夠穩(wěn)定、可靠的運行。它已成功地應用到大系統(tǒng)的模型降階、分散自動發(fā)電控制、互聯(lián)電力系統(tǒng)的特殊重疊結構分解中以及多區(qū)域重疊互聯(lián)電力系統(tǒng)的重疊分散控制中。如嵌套的e分解，系統(tǒng)的包含原理及平衡BBD分解等。如果按照實際子系統(tǒng)的物理邊界來劃分，那么這種分解可以得到子系統(tǒng)之間相互作用的重要信息，但同時也帶來了計算上的低效率。這樣做是由于大系統(tǒng)維數(shù)高，要分析和控制這樣的系統(tǒng)所需的計算量將隨之劇增，因此將它分解為各個子系統(tǒng)進行控制有利于計算的簡化；大系統(tǒng)分布面廣，使系統(tǒng)內(nèi)信息傳遞受到地理條件的限制，這種在信息上的結構約束也使得集中控制難以實現(xiàn)；分散控制對于互聯(lián)部分的各種結構化和非結構化的擾動本身具有一定的魯棒性；分散控制不需在各個子系統(tǒng)間傳遞信息，使得子系統(tǒng)具有相對的自治性，所以分散控制策略在處理大系統(tǒng)的控制問題時是非常有效的，它不但解決了集中控制難以解決的問題，還可以提高系統(tǒng)的可靠性和容錯性，減少系統(tǒng)的投資。正因為如此，分散控制便于上世紀70年代應運而生，它把一個大系統(tǒng)分解為若干個子系統(tǒng)，對某一子系統(tǒng)的輸入輸出回路來講，將其他子系統(tǒng)與該子系統(tǒng)的互聯(lián)項視為可測干擾對此回路的影響，這樣，在充分考慮各個子系統(tǒng)之間互聯(lián)部分的影響后，對每個子系統(tǒng)單獨設計控制器。但是大系統(tǒng)具有一些比較明顯的特性：規(guī)模龐大、結構復雜、功能綜合、因素眾多等。人們最初對大系統(tǒng)概念的認識，是把一個系統(tǒng)分解成相互聯(lián)結的子系統(tǒng)，若能由子系統(tǒng)的性質(zhì)組合得到整個系統(tǒng)的性質(zhì)時，就把這個系統(tǒng)視為大系統(tǒng)。本文的研究基于LMI魯棒分散控制在多區(qū)域互聯(lián)大系統(tǒng)中的應用。 robust stabilization association。關鍵詞：線性矩陣不等式(LMI)；擴展結構系統(tǒng)；魯棒關聯(lián)鎮(zhèn)定；MATLAB仿真Expansion of the structure of robust control for largescale systems researchAbstractIn recent years, with the development of science and technology, the control problems of robust decentralized about the Internet are being subject to a wide range of scholars concerned and have reached a wealth of research results. These research results have been successfully applied to transport systems, aerospace systems, economic management system and power grid system the field of largescale systems such as the Internet. This theism studies control structure in the expansion of large systems of robust LMIbased. In this theism, we consider the expansion of the structure of the system of stabilization and robust stabilization problem, taking advantage of Lyapunov stability theory and linear matrix inequalities (LMI) approach,given the expansion of the structure of largescale systems can be calm and calm conditions for robust link in the original system does not change the structure of decentralized control law based to design the new control law subsystems decentralized, so that new subsystem as a whole expanded largescale systems can be both calm. The theism use MATLAB simulation software and the application of the robust expansion of the structure of the system stabilization problem to associate simulation and certificate the efficiency of algorithm and prove that the system has a stronger robust.Key words: linear matrix inequalities (LMI)。本文研究基于LMI的魯棒分散控制在擴展結構大系統(tǒng)中的應用，主要考慮了擴展結構系統(tǒng)的魯棒分散關聯(lián)鎮(zhèn)定問題，利用Lyapunov穩(wěn)定性理論和線性矩陣不等式(LMI)方法，給出了擴展結構大系統(tǒng)的魯棒關聯(lián)鎮(zhèn)定的條件，在不改變原系統(tǒng)結構分散控制律的基礎上，來設計新加入子系統(tǒng)的分散控制律，使新加入的子系統(tǒng)以及整個擴展后的大系統(tǒng)都能被鎮(zhèn)定。 遼寧科技大學本科生畢業(yè)論文 第35頁本科生畢業(yè)論文擴展結構大系統(tǒng)的魯棒控制研究摘 要近年來隨著科學技術的發(fā)展，互聯(lián)系統(tǒng)的魯棒分散控制問題已越來越受到各國學者的廣泛關注，取得了豐富的研究成果。這些成果已成功地應用到交通系統(tǒng)、航空航天系統(tǒng)、國民經(jīng)濟管理系統(tǒng)及電力網(wǎng)系統(tǒng)等互聯(lián)大系統(tǒng)領域中。文中應用MATLAB仿真軟件對擴展結構系統(tǒng)的魯棒關聯(lián)鎮(zhèn)定問題進行了仿真研究，驗證了算法的有效性，且表明系統(tǒng)具有較強的魯棒性。 the expansion of structural systems。 MATLAB simulation目錄摘要 IAbstract II1 緒論 1 1 選擇課題的目的及意義 42 線性矩陣不等式(LMI) 5 線性矩陣不等式一般形式 5 LMI工具箱簡介 73 LMI算法應用 11 11 LMI編程中的拆分矩陣法 154 擴展結構系統(tǒng)的建模與設計 20 一類擴展結構大系統(tǒng)的數(shù)學描述 20 一類擴展結構大系統(tǒng)的魯棒分散關聯(lián)鎮(zhèn)定 225 魯棒關聯(lián)鎮(zhèn)定算例及仿真 26結論 29致謝 30參考文獻 31附錄 程序清單 33`1 緒論近年來隨著科學技術的發(fā)展，大系統(tǒng)或稱關聯(lián)系統(tǒng)、組合系統(tǒng)越來越多地出現(xiàn)在各種應用工程中，如電力網(wǎng)系統(tǒng)，交通系統(tǒng)，經(jīng)濟系統(tǒng)，生物工程系統(tǒng)，社會系統(tǒng)，生態(tài)系統(tǒng)等。眾所周知，隨著現(xiàn)代科技的迅速發(fā)展，大型工程技術的需求，人們提出了大系統(tǒng)的模型，它最初面臨的問題是克服與其相應的數(shù)學模型維數(shù)日益增大和復雜帶來的困難。然而什么叫大系統(tǒng)，至今還沒有一個公認的嚴格定義。對于大系統(tǒng)，集中控制將會使得整個控制系統(tǒng)信息變換異常復雜，通訊費用也將十分昂貴，因而使得集中控制大系統(tǒng)變得非常不切實際。該控制器只能使用來自子系統(tǒng)自身的狀態(tài)和信息，而不使用來自其他子系統(tǒng)的狀態(tài)和信息。對于互聯(lián)系統(tǒng)來講，將一個高維大系統(tǒng)分解為若干個維數(shù)較低的子系統(tǒng)是分散控制的先決條件。為了計算方便，人們已經(jīng)研究了許多不受子系統(tǒng)物理邊界約束的分解方法。近年來，包含原理引起了很多大系統(tǒng)領域的研究者的關注。系統(tǒng)的結構分解解決了復雜系統(tǒng)的分解問題，這只是問題的一個方面。因此控制的穩(wěn)定性就成了首要問題。但是這種局部穩(wěn)定的子系統(tǒng)并不能保證總的互聯(lián)系統(tǒng)穩(wěn)定性，因此當沿著子系統(tǒng)邊界運行時，系統(tǒng)可能會出現(xiàn)不穩(wěn)定。這就提到了分散控制問題的另一個性能指標，系統(tǒng)的魯棒性。我們在設計控制率時要綜合考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性等各指標的要求。針對系統(tǒng)參數(shù)的不確定性，文[1]同時考慮了小參數(shù)不確定性，給出了一種適合于所有可允許的參數(shù)不確定的控制器設計方法，即把魯棒控制方法和自適應控制方法結合起來。文[2,3]給出了負載頻率控制（Load Freqency control,即LFC）的魯棒設計方法，它們分別采用了奇異值分解SVD和Riccati穩(wěn)定理論結合的技術，匹配條件和Lyapunov穩(wěn)定性理論結合的技術，并對兩區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)進行了仿真研究。如果滿足一定的匹配條件，最優(yōu)控制問題的解就是魯棒控制問題的解。在Q參數(shù)化方法中，電力系統(tǒng)的所有鎮(zhèn)定控制器都帶有Q參數(shù)，通過選擇這個自由參數(shù)來滿足魯棒穩(wěn)定性和其它設計要求。有機結構控制方法是一種以LMI算法為工具的魯棒控制方法。這種方法的主要特點是計算簡單，而且在控制器的設計中很容易加入其它設計要求，諸如增益矩陣的結構和大小，來保證控制器的可實現(xiàn)性。文[9]將此控制方法應用到電力系統(tǒng)當中，并對系統(tǒng)進行了仿真研究。以H技術和LMI方法作為工具，應用于互聯(lián)系統(tǒng)的魯棒控制研究是有意義的。H控制問題可以表述為：尋找內(nèi)穩(wěn)定的控制器使由擾動到誤差信號的傳遞函數(shù)的無窮范數(shù)趨于極小。它的求解方法有很多，包括Riccati方法和LMI方法等。而LMI方法無需對參數(shù)進行調(diào)整，因而具有數(shù)值易解性，是目前求解H控制器的一種比較好的方法。文[12]借用LMI針對一類互聯(lián)雙線性隨機時滯、時變和參數(shù)不確定的電力系統(tǒng)，重點分析了系統(tǒng)魯棒穩(wěn)定性和分散魯棒鎮(zhèn)定問題。它的基本思路為將多區(qū)域互聯(lián)電力系統(tǒng)分解為兩兩互聯(lián)子系統(tǒng)，利用包含原理擴展系統(tǒng)，在擴展空間中根據(jù)LMI算法[14]設計分散魯棒的H控制器，然后收縮并應用于原系統(tǒng)。結果表明系統(tǒng)的魯棒性明顯提高，并具有令人滿意的動態(tài)性能。它的研究主要致力于重疊結構分解方法中分解因子的選擇與分散LQG控制性能之間的關系。它的主要特點是應用遺傳算法對受到LMI約束的比例積分控制器的參數(shù)進行尋優(yōu)。由于現(xiàn)代計算機技術、人工智能微電子學等科學的高速發(fā)展，人工智能技術逐漸成為人們的研究熱點。相對于經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論來說,此種控制方法無須知道被控對象(或生產(chǎn)過程)的數(shù)學模型。而電力系統(tǒng)本身是一個含有眾多約束條件的非線性系統(tǒng),難以用精確的某個數(shù)學模型來描述，并且在已進行的AGC控制中積累了大量的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，將這些數(shù)據(jù)和經(jīng)驗量化為控制手段時，模糊控制是一個比較好的選擇。文[18]利用神經(jīng)網(wǎng)絡辨識電力系統(tǒng)的動態(tài)模型，并將模型邏輯技術與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合、通過動態(tài)尋優(yōu)確定最優(yōu)性能指標下的PID控制器參數(shù)，具體設計了一種兩區(qū)域負荷頻率的神經(jīng)模糊自適