时域鲁棒设计的新方法——σ[P]和σ[V]·σ[V-1]的极小化

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