一类多变量非线性动态系统的鲁棒自适应模糊控制

对一类非线性多变量未知动态系统 ,提出了一种自适应模糊控制策略 .策略中采用IF- THEN推理规则来构造模糊逻辑系统 ,实现对系统中未知函数的估计 ,在建模误差为零的条件下设计状态反馈控制器及参数的自适应律 .分析了当存在建模误差时 。

多变量非线性动态系统的全局稳定化控制器(英文)

对可化为Byrnes Isidori正规型的多变量非线性系统 ,仅利用线性组成部分的状态设计了全局稳定化控制器 .引入了有限时间滑动模态的概念 ,其优点是线性部分的状态在有限时间内趋近于零 .当非线性系统是最小相位时 。

Tchebycheff正交神经网络的建模方法——针对一类多变量非线性动态系统

针对一类多变量非线性动态系统 ,采用 Tchebycheff正交神经网络建立系统模型 ,用 Givens变换确定网络结构。 Tchebycheff正交神经网络不仅能快速进行网络训练 ,而且能对网络的结构进行优化 。

不确定线性动态控制系统的鲁棒性设计方法

鲁棒线性控制器设计的主要问题是针对对象模型不确定性 ,寻找线性反馈控制器 ,使得不确定控制系统稳定 .针对具有线性、非线性或时变结构的模型不确定性多变量动态系统 ,采用动态补偿器结构与原系统进行增广 ,构成闭环动态近似系统 .根据 Gronwall引理 ,推导出了基于不确定性范数上界的动态线性系统鲁棒稳定的充分条件 .根据该鲁棒稳定条件 ,给出了具体的动态不确定系统的鲁棒性设计算法 .通过选择适当的变换阵 ,利用特征值配置技术求出动态补偿器的参数 ,来满足鲁棒稳定条件 ,使得闭环不确定动态系统稳定 ,从而提出了一种时域内鲁棒线性控制器设计方法——动态补偿器法 .该方法同样适用于控制器为输出反馈的情形 .给出了具体设计实例 。