有未知控制系数和零动态的高阶非线性系统的自适应控制设计

主要研究一类控制系数未知和有不可测零动态的高阶非线性系统的全局自适应镇定问题.进一步放宽了对零动态的约束条件,通过定义一个恰当的未知参数,把连续自适应状态反馈控制器的动态阶数降到最低(仅一维).通过结合增加幂次积分方法,相关的自适应技术以及交换能量函数思想,给出控制器的设计步骤.所设计的控制器确保闭环系统的所有状态是全局一致有界的,且原系统的状态收敛到零.

一类具有积分输入到状态稳定未建模动态的高阶非线性系统的状态反馈调节

本文研究了一类具有积分输入到状态稳定(iISS)未建模动态的高阶非线性系统的状态反馈调节问题.基于反推技术和iISS的性质,通过恰当地选取设计函数和参数修正律,给出了一个状态反馈控制器的设计过程.设计的控制器保证了闭环系统所有信号的有界性,并且状态渐近调节到零.仿真例子验证了该控制方案的有效性.

一类高阶非线性系统的动态面控制

针对一类含不可控不稳定线性化的高阶非线性系统的跟踪控制问题,给出了一种连续状态反馈动态面控制器设计方案。基于增加幂次积分方法,利用状态参考的思想,设计了可导的期望虚拟控制律。利用动态面技术,让期望虚拟控制律的函数通过一阶低通滤波器,避免了对期望虚拟控制律的函数进行微分。所提连续状态反馈动态面控制器能够保证跟踪误差半全局一致终结有界。数值仿真算例结果验证了所提控制方案的有效性。

一类不确定高阶非线性系统的有限时间镇定

研究一类具有未知虚拟控制系数的不确定高阶非线性系统的有限时间镇定问题.基于有限时间稳定的Lyapunov理论和"加幂积分器"技术,显式设计非李普希兹状态反馈控制律,使闭环系统的所有状态全局有限时间收敛到零点.仿真例子验证了论文的主要结论.

一类控制系数未知但等同高阶非线性系统的稳定控制设计

本文研究了一类控制系数未知但等同高阶非线性系统的状态反馈稳定控制设计问题．尽管该类系统具有不确定性,即控制系数未知,但本文没有采用自适应技术,而是通过选取适当的设计参数,从而得到了设计该类非线性系统稳定控制器的新方法,并基于反推技术,给出了稳定控制器的设计步骤．所设计的状态反馈控制器使得闭环系统全局渐近稳定,并保持在原点的平衡性．

高阶非线性系统的位置控制器PID参数优化

针对高阶非线性系统的位置控制器PID参数优化问题,以五阶传递函数横动伺服系统为例,结合粒子群算法成功实现了参数的优化。设计了粒子群算法的PID参数优化原理。在已知系统传递函数的基础上,利用Z-N法进行参数初求解,然后利用粒子群算法对初解进行参数寻优,并将优化前后的系统进行动态性能对比,结果表明:优化后的高阶非线性系统动态性能更好,响应速度更快,调节时间更短,鲁棒性更强。

一类广泛的高阶非线性系统的自适应实际输出追踪控制(英文)

研究了一类带有不确定控制系数和不可测零动态的高阶非线性系统的自适应实际输出追踪控制问题.与现有文献相比较,所研究的系统更一般化,并且零动态的约束条件得到进一步放宽.通过运用增加幂次积分方法和自适应技术,设计了连续的自适应追踪控制器.最后,给出一个仿真算例验证控制设计方案的有效性.

一类高阶非线性系统的自适应动态面控制

研究了一类不确定高阶非线性系统的稳定跟踪控制问题,并基于动态面控制技术,提出一种自适应控制的设计方案.该方法不仅取消了已有文献中高阶非线性系统的控制系数为已知常数或存在已知上下界的假设,而且通过引入1阶滤波器,消除了后推设计中由于反复对虚拟控制求导而导致的复杂性问题.利用Lyapunov方法,证明了闭环系统是半全局一致终结有界,通过适当选取设计参数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内.仿真结果表明了所提控制方法的有效性.

一类高阶非线性系统的一般模型控制

一般模型控制是一种基于过程模型的控制算法 ,它将过程模型直接嵌入到控制器中 ,当模型出现误差时 ,一般模型控制已经表明具有良好的控制性能。针对一类高阶非线性系统研究了采用一种非线性观测器的一般模型控制。应用非线性观测器来估计非线性状态 ,构成了非线性状态反馈 ,从而实现了高阶非线性系统的一般模型控制。该控制策略具有参数整定方便和使用方便等特点 ,仿真结果表明非线性观测器能很好的估计系统的状态 ,控制系统具有优越的控制性能。

一类非齐次高阶非线性系统的连续反馈控制设计

研究了一类非齐次的高阶非线性系统的连续状态反馈控制设计问题.通过定义一列适当的辅助函数,放宽了对非线性项的约束条件.利用传统的积分反推技术,并增加一个积分项的方法,得到了这类系统的稳定性,给出了控制器的设计方法,并通过一个例子验证了本文的理论结果.

高阶非线性系统自适应模糊有限时间状态约束控制

针对一类具有状态约束的非严格反馈高阶非线性系统,研究一种自适应模糊有限时间跟踪控制问题.首先,利用模糊逻辑系统逼近不确定性非线性函数,在此基础上,采用障碍Lyapunov函数,解决状态约束问题,通过障碍加幂积分方法和反步递推技术,提出了一种有限时间控制设计方法.在有限时间Lyapunov稳定意义下,严格证明闭环系统半全局实际有限时间稳定且系统的状态不超出给定的约束边界,并实现了有限时间跟踪控制目标.最后,仿真研究进一步验证了所提出控制方法的有效性.

高阶非线性系统零解的全局稳定性

研究了一类高阶非线性微分系统 ,通过建立适当的李雅普诺夫函数 。

一类高阶非线性系统的级联自抗扰控制

针对类似板球系统的一类高阶、强耦合、不确定非线性系统,利用backstepping算法的思想,提出以多个低阶自抗扰控制器级联实现控制的方法.通过各低阶自抗扰控制器的扩张状态观测器观测出各级对象的内外扰动,然后进行补偿,较好地解决了高阶非线性系统的不确定性、耦合性及干扰抑制问题.以板球系统的轨迹跟踪控制为例进行研究,所得结果表明,该方案适用于复杂高阶非线性级联系统的控制,具有良好的动态特性及鲁棒性.

高阶非线性液压辊缝系统的Backstepping动态面控制

针对某四辊冷轧机的液压辊缝系统,考虑系统干扰的情况下,建立了高阶非线性系统数学模型,利用Backstepping动态面算法设计了辊缝闭环控制器。该方法由于在逆递推设计过程中结合使用了一阶低通滤波器,无需对模型的非线性部分重复微分,从而避免了因"微分项的膨胀"而引起的算法复杂性。理论分析和仿真结果均表明所设计的控制器能够保证系统的半局稳定性,输出渐近跟踪期望轨迹,使系统对于给定位置跟踪具有良好的动态性能,对外部干扰也有较强的鲁棒性。

高阶不确定非线性系统线性状态反馈自适应控制设计

研究了一类控制系数未知的高阶不确定非线性系统的自适应镇定控制设计.尽管该问题已经得到解决,但是所设计的控制器是非线性反馈形式,较为复杂.与现有文献不同,本文通过综合运用增加幂积分技术和切换自适应控制方法,给出了该控制问题的更为简单且易于实现的新型线性反馈控制器,使得系统状态有界且最终趋于零.值得指出的是,与切换自适应控制文献相比,本文所研究的非线性系统具有更严重的不确定/未知性和更强的非线性,这主要体现在未知的系统控制系数和更高的系统幂次中.

高阶非线性控制系统的适应性仿真研究

针对带有外部扰动和参数摄动的不确定高阶非线性系统,利用积分行为补偿系统的各种未知因素,设计适应性非线性控制器(ANLC),并提出了全面的控制器适应性评价方法。首先结合典型信号扰动试验和模型参数摄动试验,检验系统的抗扰性和鲁棒稳定性;然后引入神经网络和Taylor级数展开理论构造非线性函数,改变高阶非线性系统的模型结构,利用Monte-Carlo随机试验方法,进行模型摄动的性能鲁棒性分析;并与精确反馈线性化(EFL)方法进行了定量比较。结果表明,适应性非线性控制器(ANLC)具有很强的适应性能,是解决不确定高阶非线性系统控制的有效途径。

一类高阶非线性不确定系统自适应稳定控制

研究了一类高阶非线性不确定性系统的自适应稳定控制设计问题.因该系统的非线性程度高,其控制系数不等同、符号已知、但数值未知,故在此之前其稳定控制设计问题没有得到解决.本文应用自适应技术,结合设计参数的适当选取,从而得到了设计该类非线性系统状态反馈稳定控制器的新方法,并基于反推技术,给出了稳定控制器的设计步骤.所设计的状态反馈控制器使得闭环系统的状态全局渐近收敛于零,其余闭环信号一致有界.最后通过一个仿真例子说明了控制设计方法的有效性.

一类高阶非线性系统的几乎干扰解耦问题

对于一类高阶下三角形结构的非线性系统内稳几乎干扰解耦问题 ( ADD)的可解性 ,本文按 L2 —L2 p增益 ,使用“加幂积分器”方法 ,没有对系统中的函数作任何增长性条件限制 ,证明了文中非线性系统的ADD问题有一个连续状态反馈解 .并且可以显式解出此连续状态反馈控制器使得干扰对输出的影响可限制到任一精度且保持系统内稳 .

高阶非线性不确定多智能体系统自适应RBF神经网络协同控制

针对外界环境的干扰及自身系统参数的不确定性对一类高阶非线性多智能体系统的影响,研究在领导跟随者网络模型下系统一致性的问题.该动力学系统中含有高阶积分器耦合未知非线性动力学和未知外部干扰,采用分布式自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络控制算法,确保神经网络对智能体非线性项进行在线逼近,滑模控制消除持续有界扰动等不确定项对稳定性的影响.首先设计出神经网络权值的自适应律,提出一种基于神经网络的自适应滑模控制协议,利用李雅普诺夫稳定性理论,证明该多智能体系统实现领导跟随一致性,并且最终有界跟踪误差的充分条件.在同质和异质多智能体2种条件下,仿真结果验证了提出方法的正确性.

一类具有未知幂次的高阶不确定非线性系统的自适应控制

研究了一类具有未知幂次的高阶不确定非线性系统的自适应跟踪控制问题.在无需系统函数先验知识的条件下,采用积分反推技术和障碍李雅普诺夫函数,提出了一种新颖的自适应跟踪控制算法.该控制算法的显著特点是所设计的自适应控制器均与系统幂次无关,并且能够保证闭环系统的所有信号皆有界.仿真算例验证了该控制算法的有效性.