基于半马尔科夫的时滞神经网络输出反馈同步

针对具有时变时滞的半马尔科夫神经网络静态输出反馈主从同步的问题,设计1种静态输出反馈控制器,以实现半马尔科夫神经网络从系统在时变时滞的影响下与主系统同步。利用半马尔科夫切换过程对时变时滞神经网络系统建模,表征神经网络系统参数的突变现象,比起马尔科夫过程,半马尔科夫过程更具一般性;考虑到系统状态不能完全获得的情况,利用输出信息实现神经网络之间的同步;利用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论,选取时滞相关的Lyapunov泛函并结合积分不等式缩放技术,得到低保守性的充分条件;在没有控制器输入矩阵的情况下,采用自由权矩阵技术将系统矩阵从Lyapunov泛函广义矩阵中分离,克服固定权矩阵的保守性;最后通过1个数值算例验证控制器设计的有效性。结果表明:设计的控制器可使时变时滞系统在初始状态与主系统不同步时,依然可在5 s后消除误差实现同步;控制信号在消除误差后趋向稳定,在保证同步误差系统随机均方稳定的同时满足混合无穷/无源性能指标,证明了设计的合理性。

含有输入时滞的非线性系统的输出反馈采样控制

针对含有输入时滞和低阶非线性项的非线性系统,提出一种基于采样机制的无记忆输出反馈控制方法.该方法移除了传统预测控制方法预测映射难以确定的限制,同时避免了时滞依赖方法对过去时刻状态信息的依赖性,在实际中更易实现.首先,根据系统输出在采样时刻的信息,利用加幂积分技术和齐次占优思想设计了无记忆输出反馈采样控制器.然后,利用齐次系统理论提出了闭环系统的稳定性条件.最后,仿真结果验证了所提方法的有效性和优越性.

基于几何QSR-耗散性和线性静态输出反馈控制器的非线性随机离散系统的几何镇定

本文研究了非线性随机离散系统的几何镇定问题。 首先,引入了非线性随机离散系统的几何随机增量QSR耗散的概念,并给出了该概念的线性矩阵不等式(LMI)表示形式;其次,基于几何随机 增量QSR耗散性和线性静态输出反馈控制器,提出了该系统的概率意义下的几何均方增量稳定的 充要条件。 最后,通过进行数值模拟,展示了所得结论的有效性。

DoS攻击下抛物型多智能体系统的输出反馈领导-跟随一致性

为了解决抛物型多智能体系统(MASs)在拒绝服务(DoS)攻击下的一致性问题,提出了一种基于输出反馈方法的MASs领导-跟随一致性控制协议来应对恶意攻击者发起的DoS攻击,从而实现智能体在无向通信拓扑图上的领导-跟随一致性。对DoS攻击的频率和持续时间进行了分析,利用Lyapunov稳定性定理推导了抛物型偏微分系统的稳定条件,证明了触发时间间隔不为零,避免了芝诺行为的发生,并通过仿真算例验证了理论结果的有效性。

基于输出反馈的多智能体系统的动态事件触发一致性控制

研究针对非线性多智能体系统中的领导跟随一致性控制问题,提出了一种基于输出反馈控制和动态事件触发通信机制的解决方案。设计了一种基于事件的分布式协议,利用智能体相关的输出测量值和来自邻近智能体的信息,同时开发了2种动态事件触发机制:用于将传感器数据发送到控制器的通道中的动态事件触发通信和用于向执行器发送控制器指令的通道中的动态事件触发控制器更新。该协议有效地解决了多智能体系统的领导跟随一致性控制问题,并且排除了2个通信通道中的Zeno行为。

基于事件触发的网络化系统输出反馈耗散控制

针对事件触发机制下网络化系统的输出反馈耗散控制问题进行研究。首先,引入事件触发机制来减少有限带宽的影响,节约系统资源;其次,考虑网络化系统中存在的外部干扰,利用输入时滞法建立了基于事件触发机制的时滞系统模型;然后,构造一种时滞相关的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用改进的积分处理方法推导出了保证闭环系统严格耗散性能的充分条件,并采用锥补线性化算法求出输出反馈控制器增益和事件触发参数矩阵;最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性与优越性。

考虑输入时滞的舵机伺服系统自适应指令滤波输出反馈控制

针对舵机伺服系统运行过程中存在复杂非线性以及信号输入时滞、使系统的精度降低,严重时甚至造成系统失稳的问题,提出了一种考虑输入时滞的自适应指令滤波输出反馈控制策略。首先,将系统中存在的输入时滞考虑为控制器信号输入时滞,给出舵机伺服系统状态方程,选用梯度下降法设计时滞估计律对未知时滞进行估计;其次,将系统中存在的复杂非线性统一为扰动,选用扩展状态观测器(ESO)加以估计,将观测的系统状态值用于设计控制量实现输出反馈控制;然后,选用指令滤波将高阶求导过程转化为求积分,实现信号滤波以抑制微分噪声;最后,基于Lyapunov-Krasovskii泛函稳定性定理证明控制器实现系统有界稳定。仿真及实验表明,所提的控制方法与传统反步控制方法、自抗扰控制和比例微分积分(PID)控制方法相比,响应时间分别提升了92%、88%和51%,跟踪精度分别提升了90%、84%和26%。

虚假数据注入式攻击下无人水面船舶自适应神经输出反馈轨迹跟踪控制

本文主要研究网络环境下无人水面船舶(Unmanned surface vessels,USVs)遭受虚假数据注入式(False-data-injection,FDI)攻击的跟踪控制问题.其中,内部和外部不确定以及输入饱和约束等实际因素均考虑在设计中.在控制设计过程中,为避免将船舶速度的攻击信号引入闭环系统,采用分类重构思想,构造一种新的神经网络(Neural network,NN)状态观测器,同时重构船舶速度和攻击信号.进一步,在backstepping设计框架下,利用重构的攻击信号补偿USVs运动学通道因虚假数据注入式攻击引起的非匹配不确定项.在动力学设计通道中,利用自适应神经技术和单参数学习法,重构由内部和外部不确定组成的复合不确定部分,进而提出自适应神经输出反馈控制方案.理论分析表明,即便在FDI攻击、内外不确定以及执行器饱和约束的情况下,所提控制方案仍能迫使USVs跟踪给定的参考轨迹.同时,仿真和比较结果证实了所提控制方案的有效性和优越性.

区间二型模糊系统动态输出反馈控制设计

本文研究了一类连续时间区间二型模糊系统的稳定性和广义耗散性能分析以及动态输出反馈控制器设计问题.首先,简要的介绍了区间二型模糊系统和线积分Lyapunov函数.然后,利用线积分Lyapunov函数方法,建立了使系统满足渐近稳定和广义耗散性能的充分条件.与二次型Lyapunov函数方法得到的条件相比,利用线积分Lyapunov函数方法得到的充分条件保守性更小.该充分条件关于一些矩阵变量是非线性的,利用Finsler引理将其转化为线性矩阵不等式形式,得到了输出反馈控制器存在的充分条件.最后,通过数值算例验证了设计方法的有效性.

永磁同步电动机速度伺服系统最优输出反馈控制器设计

针对永磁同步电动机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)模型参数未知以及电枢电流和负载转矩无法直接测量的问题,设计一种基于自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)的输出反馈控制方案,实现PMSM最优速度跟踪控制.首先,根据PMSM内部特性确定其数学模型的结构,构建与原始系统相对应的辅助系统,引入新的线性二次指标来实现速度最优跟踪调节.其次,设计一种嵌入式观测器,该观测器能够在系统模型未知情况下用可测量数据重构系统全部状态.此外,提出一种离线策略的ADP方法逼近最优控制增益的解.最后,仿真结果验证所提控制方案在模型参数未知以及电枢电流和负载转矩不可测量的情况下,实现了精确的速度跟踪性能和良好的瞬态响应,同时降低了电压的冲击.

基于输出反馈逆强化Q学习的线性二次型最优控制方法

本文针对模型参数未知且状态不可测的线性离散系统的线性二次型最优控制问题,提出了一种数据驱动的基于输出反馈逆强化Q学习的最优控制方法,利用系统的输入输出数据同时确定合适的二次型性能指标权重和最优控制律,使得系统运行轨迹与参考轨迹一致.本文首先提出一个参数矫正方程并与逆最优控制相结合得到一种基于模型的逆强化学习最优控制框架,实现输出反馈控制律参数和性能指标加权项的矫正.在此基础上,本文引入强化Q学习思想提出了数据驱动的输出反馈逆强化Q学习最优控制方法,无需知道系统模型参数,仅利用历史输入输出数据对输出反馈控制律参数和性能指标加权项进行求解.理论分析与仿真实验验证了所提方法的有效性.

一种无人机极点区域约束系统输出反馈滤波设计

针对参数变化引起的系统不稳定情况,研究其闭环极点处于区域约束下滤波问题,提出了基于输出反馈的滤波系统设计方法。在被控系统及反馈滤波系统同时存在不确定性的情况下,以线性矩阵不等式形式给出输出反馈滤波系统的可解性条件,使其闭环系统渐近稳定,滤波误差输出对干扰的抑制性能指标小于给定上界,并把闭环系统极点配置于复平面上指定区域。运用该方法对某型警用无人飞行器纵向运动进行仿真验证,闭环系统的极点均分布在预期界限,系统趋于稳定,达到了设计目标,表明了该方法的有效性。

带有非线性边界和扰动输入的波动方程的输出反馈控制

无穷维系统的输出反馈控制是控制理论中重要的研究课题,相对于线性边界输入而言,非线性边界条件更多应用于实际的数学模型中,容易引起各种不同的动力学行为,如混沌声振动、倍周期分岔、方波等.本文研究了左端具有非线性位移边界条件,右端带有总扰动输入的一维波动方程的输出反馈镇定问题.首先,利用算子半群理论证明了开环系统的适定性;其次,由于内部非线性项和外部扰动的存在,通过构造无穷维扰动估计器,证明了该估计器能够实时在线估计总扰动;紧接着,借助于原系统的量测输出信号设计状态观测器,构造输出反馈控制器并得到了闭环系统;最后,证明了该闭环系统的适定性和渐近稳定性.

四旋翼无人机的有限时间输出反馈姿态跟踪控制

针对四旋翼无人机姿态系统中存在的执行器饱和、惯性不确定性和外界干扰问题,该文提出了一种有限时间输出反馈控制方法。该方法利用输出反馈来处理系统部分状态的不可观测性,设计神经网络状态观测器来估计未知状态,并基于该估计状态构造虚拟控制信号和控制器。为了克服传统反步法的计算复杂性问题,引入了有限时间命令滤波器来滤波虚拟控制信号,并在有限时间内获得虚拟控制导数,增加误差补偿信号来消除滤波误差。最后,利用Lyapunov方法证明了姿态跟踪误差在有限时间内可以收敛到原点的期望邻域内,并且闭环系统中的所有信号在有限时间内都是有界的。通过Matlab仿真验证了该控制方法的有效性。

线性离散时滞系统的输出反馈镇定

针对一类带有区间时变时滞的线性离散系统,研究静态输出反馈镇定问题和动态输出反馈镇定问题。通过构造合适的Lyapunov函数,并使用Jensen不等式技术和时滞区间因子技术处理其差分,分别给出了系统可由静态输出反馈和动态输出反馈镇定的时滞依赖的充分条件。后使用矩阵分块技术从理论上证明了所给出的镇定判据比文献中已有的具有更小的保守性。对获得的理论结果进行了数值仿真,仿真结果既表明了所提出方法的正确性和可应用性,也说明了增加时滞区间因子数可以减少镇定判据的保守性。

网络控制系统的输出反馈控制

将网络控制系统描述为具有输入延迟和测量输出延迟系统,给出了系统渐近稳定的定义.提出了零输入系统渐近稳定存在的充分条件,并基于一个李雅普诺夫泛函,提出了输出反馈镇定控制器存在的充分条件,通过输出反馈控制使闭环系统达到二次稳定.采用锥面互补方法,将不具有严格线性矩阵不等式(LMI)条件的非凸可行解问题转化为具有严格LMI条件的非线性最小化问题,得到了求解输出反馈控制器增益参数的静态输出反馈镇定(SOFS)算法.通过一个仿真实例,验证了该算法的有效性.

具有未知输出函数的非线性时滞系统的输出反馈稳定

针对一类非线性函数、积分器及输入中都包含时滞的非线性系统,在输出信息不确定的条件下,研究其全局输出反馈稳定问题。由于积分器中的时滞项会使得运算更加麻烦。为解决这个问题,首先引入不包含时滞的积分器,然后为变换后的系统的标称系统构造合适的Lyapunov函数和齐次状态观测器,基于增加幂次积分法和齐次占优法,设计一个输出反馈控制器,确保标称系统全局渐近稳定。最后,通过坐标变换引入增益L,构造依赖于L的齐次状态观测器,Lyapunov-Krasovskii泛函,设计输出反馈控制器,使非线性系统全局渐近稳定。

非线性系统的输出反馈控制研究综述

输出反馈控制因其具有结构简单、易于实现等优点,一直以来吸引了众多学者的广泛研究.据文献资料所知,目前鲜有文献全面、系统地总结非线性系统的输出反馈控制相关内容.所以,综述了近年来非线性系统的输出反馈控制研究进展.主要内容包括:研究意义、非线性系统输出反馈设计方法及其应用,并进一步指明未来研究工作的方向.

具有控制时滞的切换模糊系统的输出反馈可靠控制

基于T-S模糊模型,将切换模糊系统、输出反馈控制与可靠控制结合,提出了一类具有控制时滞的切换模糊系统输出反馈可靠控制模型.针对所提出的切换模糊系统,进行输出反馈可靠控制,使闭环系统渐近稳定.针对执行器“严重失效”,即未失效部分不能镇定原系统,给出输出反馈可靠控制器设计方案,并设计切换律,在执行器未失效部分进行切换,从而实现切换模糊系统一致渐近稳定.利用多Lyapunov稳定性理论、线性矩阵不等式(LMI),给出使得闭环系统一致渐近稳定的充分条件.通过Simulink仿真给出所提出方法控制后的状态曲线和控制曲线,验证了输出反馈可靠控制方法的可行性与有效性.

无限终端线性二次调节器最优输出反馈律

线性二次调节器问题在现代控制理论中占有重要地位。该文针对状态调节器最优反馈律结构复杂、不便工程实现等问题,着重讨论了无限终端带有输出方程的状态调节器的最优输出反馈律,还跟踪讨论了无限终端输出调节器的最优反馈律。所得结论可降低调节器的复杂程度,便于工程实现。