PI磁滞非线性系统的动态伪逆补偿控制算法

通过设计磁滞动态伪逆补偿和新型动态面控制来消除非线性系统中未知饱和磁滞的影响。磁滞动态伪逆补偿通过构建辅助滤波器,提出了一种实时在线补偿磁滞的机制,且不需要构建显式磁滞逆和辨识相应的未知参数。此外,基于正时变积分函数设计了新型非线性滤波器,该滤波器不仅避免“微分爆炸”问题,降低计算负担,而且补偿动态面边界层误差,使系统的跟踪误差收敛到零。理论分析表明:该方案能有效地消除未知磁滞的影响,保证闭环系统的稳定。最后,通过仿真实例验证了该方案的有效性。

多智能体系统的动态面渐近补偿算法

针对一类具有磁滞输入的多智能体系统协同控制问题,设计一种基于动态面的神经网络有限时间性能渐近控制补偿算法。首先,通过Funnel控制结合有限时间性能函数,确保一致性误差可以在有限时间内进入预定义范围。其次,使用径向基函数神经网络(RBFNN)和不等式变换消除系统内未知非线性函数和未知外部扰动带来的不利影响。此外,通过估计一些未知变量的上界,大幅减少设计过程中所需自适应律数;同时,提出一种具有双曲正切函数的非线性滤波器,避免传统反步控制中的“微分爆炸”问题,并消除滤波器误差。最后,基于所提非线性滤波器设计一种磁滞伪逆补偿信号,在不需要构建磁滞逆的情况下有效补偿未知磁滞。利用李雅普诺夫稳定性理论,验证了闭环系统内所有信号都有界,一致性误差渐近收敛至零。仿真实例也表明了所提算法的有效性。