不确定控制系统概率鲁棒性分析——自适应重要抽样法

将自适应重要抽样(AIS)法应用于不确定控制系统的概率鲁棒性分析问题,克服了标准MonteCarlo仿真(MCS)方法不能有效解决小概率事件的困难.给出了一种新的AIS方案.首先采用了一种递归的估计条件众数算法来产生一组使得系统不稳定或性能不可接受的不确定参数向量样本.然后利用这组样本来估计初始高斯型重要抽样密度函数的参数,并执行随后的迭代仿真过程.仿真结果验证了该方法的有效性.