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时域鲁棒设计的新方法:σP和σV.σV—1的极小化

     

摘要

本文讨论大极点配置的约束下,使σ[P]和σ[V].σ[V^-1](条件数)极小化的问题,其中P是(A+BF)'P+P(A+BF)=-2In的正定解,V是A+BF的特征向量矩阵,两种指标都反映了系统鲁棒稳定的程度。通过定义一矩阵函数并引入新的自由变量U,可放松极点配置的约束,并能系统的推导σσ[P]/σU及σ(σ^-2[V].σ^2[V^-1])/σU从而将鲁棒设计转化为无约束的梯度法寻优,实例说明

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