《东北大学现代鲁棒控制概论2021年》是一门深入探讨现代控制理论的课程，特别是聚焦于鲁棒控制领域。鲁棒控制是控制理论的一个重要分支，旨在设计控制器，使其在面临不确定性、参数变化或外部扰动时仍能保持系统的稳定性和性能。这门课程可能涵盖了理论基础、设计方法以及实际应用等多个方面。 鲁棒控制的核心概念包括不确定性建模和鲁棒稳定性分析。不确定性可以来源于系统参数的变化、模型简化误差或者未知干扰。在课程中，学生可能学习如何使用不确定性的数学表示，如区间分析、模糊逻辑或概率统计方法。鲁棒稳定性分析则关注控制器如何确保系统在各种可能的不确定情况下仍保持稳定。 线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities, LMI）是现代鲁棒控制中的一个重要工具。LMI方法提供了一种简洁而强大的方式来处理控制系统的设计问题，特别是在解决多变量系统的优化问题时。参考教材《鲁棒控制－线性矩阵不等式处理方法.pdf》可能详细介绍了LMI的理论基础，包括其几何解释、求解算法和在鲁棒控制器设计中的应用。 课程可能会涵盖以下关键主题： 1. 鲁棒控制的基本概念：不确定性模型、性能指标、稳定性定义。 2. 经典鲁棒控制方法：H无穷控制、μ综合、鲁棒状态反馈和输出反馈控制器设计。 3. LMI方法：LMI的性质、求解技巧及其在控制器设计中的应用。 4. 不确定系统的鲁棒性能分析：通过Lyapunov稳定性理论分析不确定系统的行为。 5. 鲁棒控制器设计实例：如PID控制器的鲁棒化改进、自适应控制与滑模控制的鲁棒化策略。 6. 实际应用：在航空航天、电力系统、机械工程等领域中的鲁棒控制案例研究。 作业01可能涉及了对这些概念的理解和应用，例如要求学生分析特定系统的不确定性、设计鲁棒控制器并验证其性能，或者解决一个使用LMI的控制器优化问题。 《东北大学现代鲁棒控制概论2021年》这门课程旨在让学生掌握鲁棒控制的基本理论和实用技术，为他们解决复杂工程系统中的控制问题打下坚实基础。通过学习，学生将能够理解和应用鲁棒控制理论，设计出能在不确定环境下保持稳定和性能的控制器。

质量块-阻尼器-弹簧系统的鲁棒控制方法及其在MATLAB中的实现。首先，文章解释了该系统的背景和重要性，接着给出了系统的数学模型，并重点讨论了三种鲁棒控制器设计方法：次最优控制、Loopshaping 和 μ综合dk迭代设计。每种方法都进行了详细的步骤讲解，并对闭环系统的鲁棒稳定性和性能进行了全面分析。最后，文章展示了如何利用MATLAB的鲁棒控制工具箱来进行系统建模、性能分析、控制器设计和仿真。 适合人群：机械工程专业学生、控制理论研究人员、自动化工程师。 使用场景及目标：适用于需要深入了解二阶机械系统鲁棒控制原理的研究人员和工程师，旨在提升他们在面对复杂模型扰动时设计稳定控制系统的能力。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合了实际操作指导，使读者能够在实践中更好地掌握鲁棒控制的方法和技术。

# 基于Python的复杂通信网络修复策略与鲁棒性研究 ## 项目简介 随着通信技术的迅速发展，通信网络的可靠性和稳定性变得至关重要。本项目专注于复杂通信网络的修复策略与鲁棒性研究，旨在确保网络在节点故障时仍能保持连通性。我们提供了一套解决方案，包括确定备选节点的地理位置、连接方法和高连通性网络设计方案。 ## 项目的主要特性和功能 ### 1. 节点距离计算 基于Greatcircle公式计算城市节点间的球面距离。 使用Prim算法求解网络的最短路径连接方案。 ### 2. 节点故障后的网络修复 分析故障节点的边数，并针对不同类型的故障讨论解决方案。 利用实码加速遗传算法结合“先粗后精”搜索策略，寻找最优的备选节点组合。 提供备份节点的数目、位置及连接方式，确保网络恢复连通。 ### 3. 网络连通性评价与优化 利用自然连通度指标衡量网络的连通性。 设计“高可靠、短路径”的通信网，提高网络的鲁棒性。

基于混合决策规则与Wasserstein距离的分布式鲁棒多阶段框架：适应风电渗透下的机组不确定性承诺与调度优化,MATLAB代码：基于混合决策规则的不确定单元承诺的完全自适应分布鲁棒多阶段框架 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改进的 MDR 重新制定，形成混合

内容概要：本文探讨了分布式鲁棒优化（DRO）在处理电力系统中风光发电不确定性的问题。文中介绍了利用Wasserstein距离构建模糊不确定集的方法，通过MATLAB、Yalmip和Cplex进行仿真，实现了含风、光、水、火多种能源的分布鲁棒动态最优潮流模型。该模型能够在满足风光预测误差服从模糊不确定集内的极端概率分布情况下，最小化运行费用，从而提高系统的鲁棒性和经济性。 适合人群：从事电力系统研究、优化算法开发的研究人员和技术人员，以及对分布式鲁棒优化感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要处理风光发电不确定性的电力系统优化场景，目标是提升系统的鲁棒性和经济性，确保大规模清洁能源接入电网后的稳定运行。 其他说明：文中提供了详细的代码示例，展示了如何定义变量、构建模糊不确定集、设置目标函数和约束条件，并最终求解模型。此外，还讨论了选择合适的Wasserstein距离半径的重要性及其对模型性能的影响。

内容概要：本文详细介绍了在电力系统中，特别是在高可再生能源渗透率的情况下，如何利用Matlab实现分布鲁棒联合机会约束下的能量和备用调度。文中讨论了两阶段随机程序的应用，重点解释了Wasserstein模糊集的作用及其在处理不确定性和保障系统安全方面的优势。通过具体的Matlab代码示例展示了如何构建Wasserstein模糊集、处理联合机会约束以及优化调度策略。实验结果表明，相比传统的随机规划方法，该模型不仅提高了系统的可靠性，还显著降低了成本波动，实现了更好的经济性和鲁棒性的平衡。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注可再生能源接入和智能电网调度的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决高可再生能源渗透带来的不确定性和复杂性的电力系统调度场景。主要目标是在保证系统安全可靠的前提下，降低运营成本，提高经济效益。 其他说明：文中提供的Matlab代码为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整和完善。此外，文中提到的一些关键技术如Wasserstein模糊集、联合机会约束等，对于理解和改进现有调度模型具有重要指导意义。

内容概要：本文详细介绍了基于刘一欣教授提出的微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法的复现过程。首先，通过Pyomo建模框架搭建了双层优化结构，将不确定性（如光伏和风机出力波动、负荷变化）纳入数学模型。文中展示了如何利用盒式不确定集和多面体集合来处理风光出力的不确定性，并通过列与约束生成（C&CG）算法解决主问题和子问题之间的迭代优化。此外，文章探讨了储能系统与需求响应负荷的协同控制策略，以及如何通过动态调整充放电阈值提高系统的稳定性和经济性。最后，通过对实际案例的数据验证，证明了鲁棒优化方法在极端场景下的优越性能。 适合人群：从事电力系统研究、微电网调度优化的研究人员和技术人员，尤其是对鲁棒优化感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要处理风光出力波动和负荷突变的微电网调度场景，旨在提高系统的鲁棒性和经济性，确保在不确定条件下仍能保持稳定的电力供应。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论推导和代码实现，还分享了许多实际调试的经验教训，帮助读者更好地理解和应用这一先进的调度方法。

内容概要：本文探讨了基于线性自抗扰LADRC控制的虚拟同步发电机(VSG)预同步离网并网切换仿真模型。通过引入LADRC控制方法，增强了VSG系统的鲁棒性，减少了并网时的冲击电流，并提高了功率跟随速度和频率波动抑制能力。文中详细介绍了传统VSG预同步并网的过程及其局限性，并展示了加入LADRC控制策略后的改进效果。仿真结果显示，LADRC控制使得VSG输出电压波形更快地与电网电压同步，从而实现了更迅速和平稳的并网。 适合人群：从事电力系统研究、电力电子技术和控制系统设计的专业人士，尤其是关注VSG和LADRC控制领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要优化VSG并网性能的研究项目和实际工程应用。主要目标是提高VSG系统的鲁棒性和稳定性，特别是在应对负载突变和电网波动的情况下。 其他说明：文中还提供了详细的仿真分析，通过对比传统VSG和加入LADRC控制后的输出变化，验证了新控制策略的有效性。未来有望进一步探索更多先进的控制算法应用于VSG系统。

本文研究的主要内容是在存在缺失观测值和含有异常值的系统输出数据情况下，如何识别具有未知调度变量的线性参数变化（Linear Parameter Varying, LPV）系统。在实际的控制系统中，由于环境干扰、传感器故障或其他因素的影响，经常会遇到观测数据缺失和数据污染的情况，这会严重影响模型的准确性和控制系统的性能。因此，为了解决这一问题，文章提出了一种鲁棒的全局方法。 文章首先指出，在过去的几年里，非线性过程识别领域受到了广泛关注，因为它在实际工业过程建模中扮演着关键角色。简单而准确的数学模型对于基于模型的控制器设计非常重要。在文献中，为了得到复杂非线性过程的高阶和复杂结构方程，通常会使用传统的建模方法，如基于第一原理的建模方法、黑箱建模方法等。然而，这些方法存在缺点和困难，特别是对于复杂系统，模型的建立往往非常复杂。 针对上述问题，文章提出了一种参数插值的LPV自回归外生（Autoregressive Exogenous, ARX）模型，该模型考虑了具有未知调度变量的情况。调度变量的动态被描述为非线性状态空间模型。在该方法中，不仅考虑了缺失观测值下的异常值处理，同时也考虑了未知调度变量的估计问题。为了处理异常值，基于学生t分布建立了一个鲁棒的LPV模型。此外，为了从不完整的数据集中估计出真实的调度变量，文章采用了粒子滤波（particle smoother）方法。 文章的算法最终是在期望最大化（Expectation-Maximization，EM）算法框架下推导出来的。同时，文章也推导出了用于估计LPV ARX模型和调度变量动态模型未知参数的公式。为了展示所提出方法的有效性，文中使用了一个数值示例和一个化学过程实例。 文章还介绍了一些背景知识，比如LPV系统建模的重要性和实际应用价值。在控制系统领域，能够有效地识别并建模LPV系统，对于设计鲁棒的控制系统以及预测系统性能具有重大意义。LPV系统模型在描述和处理系统参数随时间变化时具有天然的优势，因此在航空、汽车以及其他动态变化显著的领域应用广泛。特别是在系统参数随外部调度变量变化的情况下，如温度、压力等因素变化引起的参数变化，LPV模型能够更加准确地描述这些变化。 由于观测数据的缺失和异常值是实际应用中常见且棘手的问题，因此本研究提出的方法对于提高模型的鲁棒性和准确性具有重要意义。鲁棒的全局方法不仅需要在数学上具有坚实的基础，也需要在实际应用中具有足够的灵活性和效率，这需要研究者在理论和实践两个方面均进行深入的研究和开发。 总结来说，这篇文章针对在观测数据不完整和系统输出数据存在异常值的情况下如何识别LPV系统提出了新的方法，并通过理论推导和实例验证了该方法的有效性。该研究不仅在理论上具有一定的深度，同时对于实际工业过程控制和模型预测控制领域也有着重要的应用价值。

电气热综合能源鲁棒优化程序：二阶锥模型约束下的多能流分段线性化研究与应用,电气热 综合能源 鲁棒优化 二阶锥 采用matlab编制含电气热的综合能源鲁棒优化程序，采用yalmip和cplex求解，通过二阶锥模型实现相关约束限制，综合能源系统考虑39节点电网+6节点气网+热网模型，程序注释清楚，易于理解，可或讲解 电气热综合能源潮流，分段线性化，二阶锥松弛，适合在此基础上做东西。 ,电气热综合能源;鲁棒优化;二阶锥模型;综合能源系统;节点电网热网模型,Matlab实现综合能源鲁棒优化二阶锥模型程序