含未知控制方向的多智能体系统输出同步控制

研究了在有向通信图拓扑条件下,由多个高阶非线性个体组成的多智能体系统分散控制问题,其中个体模型包含不确定参数和未知控制方向。提出了一种分散控制器的反推设计方法,可在保证系统整体有界的同时,实现输出同步。有别于已有文献中常用的基于李雅普诺夫函数的证明方法,采用反证法进行论证,同时在证明过程中,Nussbaum函数直接参与了分析函数的构造,而非出现在其导数中,不仅简化了证明过程,而且拓展了该方法的适用范围。仿真结果验证了该方案的有效性。

执行器故障和未知控制方向系统的自适应模糊学习控制

在工业生产中,工业机器人等设备在重复运动中容易出现执行器故障,进而降低生产效率。另外,考虑到很多实际系统无法提前预知控制方向,因此,面向执行器故障和未知控制方向系统,提出了一种自适应模糊迭代学习控制(iterative learning control,ILC)算法。首先,使用模糊逻辑系统(fuzzy logic system,FLS)估计期望的控制信号,并设计额外的自适应项来补偿执行器故障和系统未知函数带来的副作用。其次,考虑到系统的控制方向是未知的,采用离散Nussbaum型函数在迭代方向对其进行辨识,并将该函数应用于自适应模糊ILC算法。最后,通过Lyapunov-like函数证明了所提自适应模糊ILC算法的可行性:当迭代次数趋于无穷大时,除t∈{0,1,…,m-1}时刻之外的ILC跟踪误差可收敛到一个可调界内,且所有系统信号保持有界。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。

基于障碍Lyapunov函数的未知控制方向非线性系统的约束鲁棒输出调节

本文研究一类不确定非线性系统的约束鲁棒输出调节问题.在具有未知控制输入方向的情况下,要求被控非线性系统的受控输出在趋近于零的同时,被限制在给定的范围内.文章结合障碍Lyapunov函数和Nussbaum增益技术,进行反馈控制器的设计.通过MATLAB仿真验证了控制算法的合理性.同时,与基于二次型Lyapunov函数设计的仿真结果进行对比,表明了控制算法的有效性.

具有未知控制方向的输出反馈自适应学习控制

针对具有未知控制方向的工作于重复条件下的参数化输出反馈高阶非线性系统,提出一种自适应重复学习控制方法.利用连续Nussbaum增益方法解决系统中控制方向即高频增益符号未知的问题.在针对高阶非线性系统的自适应反步控制器设计过程中,使用综合时域自适应以及迭代域自适应的微分-差分自适应律对未知参数进行估计.利用李雅普诺夫稳定理论证明,在所提出的重复学习控制律作用下,系统的输出轨迹沿迭代轴逐点渐近收敛于期望轨迹.数值仿真结果表明,所提出的方法能够在解决控制方向未知问题的同时,保证输出反馈高阶非线性系统的收敛性.

含有未知控制方向的非线性时滞系统学习控制

本文对于一类含有未知控制方向及时滞的非线性参数化系统,设计了自适应迭代学习控制算法.在设计控制算法过程中采用了参数分离技术和信号置换思想来处理系统中出现的时滞项,Nussbaum增益技术解决未知控制方向等问题.为了对系统中出现的未知时变参数和时不变参数进行估计,分别设计了差分及微分参数学习律.然后通过构造的Lyapunov-Krasovskii复合能量函数给出了系统跟踪误差渐近收敛及闭环系统中所有信号有界的条件.最后通过一个仿真例子说明了控制器设计的有效性.

未知控制方向非线性时滞系统部分状态反馈鲁棒自适应控制

针对一类带有未知控制方向的时变非线性系统的部分状态渐近鲁棒调节问题,文中采用部分状态反馈渐进调节的控制算法来处理系统中的不确定性,利用Lyapunov-Krasovskii泛函来处理系统中的时滞项,通过Nussbaum型函数来处理系统中的未知控制方向问题.我们基于反推技术给出了部分状态反馈控制器的设计步骤,所设计的控制器使得闭环系统的所有信号都是有界的,而且使系统的状态渐进收敛于零.仿真实例说明了控制器的有效性和可行性.

未知控制方向的复杂动态网络的自适应同步方案

目的对一类未知控制方向的线性耦合复杂动态网络设计自适应同步方案。方法使用Nussbaum函数处理控制方向未知的问题;构造Lyapunov函数,设计自适应控制输入。结果得到同步的一个充分条件和所有信号的有界性。结论通过一个数值算例表明所提出方法的有效性。

具有混合执行器故障和多未知控制方向的多智能体编队系统自适应协同容错控制

针对非线性多智能体具有混合执行器故障和多未知控制方向的问题,基于鲁棒自适应模糊技术,提出新颖的协同容错控制方法。采用分段Nussbaum函数解决了多未知控制方向;基于鲁棒自适应模糊技术解决了系统中的非线性不确定问题;引入一阶滑模微分器与自适应反步技术结合,用于获得虚拟控制律的一阶导数,并结合鲁棒有界方法,用于提高所设计的自适应协同控制器的收敛速度和追踪精度;基于代数图论,建立了智能体系统的误差模型,设计了分布式一致协同容错控制器,构建了李雅普诺夫候选函数,证明了所设计的控制器能够使得系统稳定。通过对比仿真实例,验证了所提方法的有效性,为工程实践提供了理论支撑。

一类具有未知控制方向非线性时滞系统的输出反馈镇定

针对一类具有未知控制方向的非线性时滞系统,利用Backstepping技术,并引入Nussbaum增益函数,给出了系统输出反馈镇定的构造性方案.所设计的光滑控制器使得闭环系统的所有信号有界,且系统的状态收敛到零.

未知控制方向的非线性级联系统鲁棒自适应输出反馈控制

本文研究了一类具有未知控制方向的非线性级联系统的鲁棒自适应输出反馈问题.通过线性变换将有多个未知控制方向的系统转化为无未知控制方向的系统,并根据线性高增益控制观测器与Nussbaum函数,设计了一种新的鲁棒自适应输出反馈控制器,进一步证明了在该控制器下闭环系统所有信号有界且状态渐进趋于零.进而,通过构造Lyapunov函数,给出了闭环系统渐进稳定的充分条件.最后,利用仿真实例说明了控制算法的有效性.

一类带有未知控制方向的非线性系统的适应镇定问题(英文)

非线性的系统的适应稳定问题被学习。为有未知控制方向的不明确的非线性的系统的一个类，我们由介绍 Nussbaum 函数和 Backstepping 方法与修正建议了一个柔韧的适应 backstepping 计划，并且证明靠近环的系统的所有信号被围住。

控制方向未知的多智能体系统有限时间预设性能控制

研究了一类具有多个未知且非相同控制方向的多严格反馈系统在有限时间内预设性能控制问题。为了方便证明,将整个系统稳定性的证明转化为对子系统误差有界性的证明,简化了设计与分析过程。此外,通过命令滤波技术避免了传统反推法中对虚拟控制量的求导。所设计的分布式控制器可以保证邻域误差在规定的边界内演化,并且可以任意设定收敛时间,即在规定的时间内收敛到预先设定的任意小的邻域内,提高了系统的稳态与瞬态性能。最后,通过一个数值仿真验证了所提控制器的有效性。

控制方向未知的时变非线性系统鲁棒控制

针对一类具有未知时变控制方向、不确定时变参数以及未知时变有界干扰的严反馈非线性系统,给出一种带有死区修正算法的鲁棒控制方法.在控制系数符号未知的情况下,通过在反步法中引入N ussbaum增益和死区修正技术,得到一种修正的鲁棒反步设计方法.该方法不需要未知时变控制系数的上下界先验知识以及不确定参数和外界干扰的上界信息.算法保证了闭环系统所有信号的有界性,同时使得跟踪误差收敛于零的任意小邻域内.

控制方向未知的全状态约束非线性系统的鲁棒自适应跟踪控制

针对一类控制方向未知的含有时变不确定参数和未知时变有界扰动的全状态约束非线性系统,本文提出了一种基于障碍Lyapunov函数的反步自适应控制方法.障碍Lyapunov函数保证了系统状态在运行过程中始终保持在约束区间内;Nussbaum型函数的引入解决了系统控制方向未知的问题;光滑投影算法确保了不确定时变参数的有界性.障碍Lyapunov函数、Nussbaum型函数及光滑投影算法与反步自适应方法的有效结合首次解决了控制方向未知的全状态约束非线性系统的跟踪控制问题.所设计的自适应鲁棒控制器能在满足状态约束的前提下确保闭环系统的所有信号有界.通过恰当地选取设计参数,系统的跟踪误差将收敛于0的任意小的邻域内.仿真结果表明了控制方案的可行性.

一类控制方向未知不确定性系统的自适应迭代学习控制

采用了一种自适应迭代学习的控制方法,对于一类含有未知控制方向以及参数化和非参数化不确定性系统进行了研究.结合连续的Nussbaum增益技术,很好地处理了系统中控制方向未知的问题.在满足局部Lipschitz连续条件下,非参数化不确定性可以得到有效的解决.通过构造微分-差分耦合参数自适应律,提出一种自适应迭代学习控制方案,保证系统跟踪误差沿迭代轴方向渐进收敛于零.基于一个构造的Lyapunov泛函,给出闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果验证了设计方法是有效的.

控制方向未知的非线性系统自适应迭代学习控制

对于一类含有未知控制方向的时滞非线性系统,利用完全饱和函数设计了自适应迭代学习控制算法。采用信号置换思想处理系统中出现的时滞项。采用Nussbaum增益技术解决未知控制方向等问题。针对系统中出现的未知时变和时不变参数耦合的不确定性问题,设计了微分差分耦合参数学习律。将系统中引入的外部有界干扰合并到1个未知时变参数向量中,再利用完全饱和自适应方法进行估计。结合构造的Lyapunov-Krasovskii复合能量函数对系统进行了收敛性分析,证明了系统状态输出沿着迭代方向对期望输出的渐近跟踪及闭环系统中所有信号的有界性。仿真实验验证了该文控制算法的有效性。

控制方向未知的非线性时滞系统的迭代学习控制

文章对于一类含有未知控制方向的非线性时滞系统,设计了自适应迭代学习控制算法。在设计控制算法过程中采用了信号置换思想来处理系统中出现的时滞项,Nussbaum增益技术解决未知控制方向等问题。对于系统中出现的未知时变参数和时不变参数,分别设计了差分及微分参数学习律对参数进行估计。然后通过构造的Lyapunov-Krasovskii复合能量函数对系统进行了收敛性分析。证明了状态输出沿着迭代方向对期望输出的渐进跟踪及闭环系统中所有信号的有界性,最后通过一个仿真实例验证了所设计控制算法的有效性。

非线性时滞系统的未知方向自适应学习控制

针对一类控制方向未知的非参数化不确定非线性时滞系统的控制问题,设计了一种鲁棒自适应学习控制算法。在控制器设计中引入Nussbaum增益函数,避免对系统控制方向未知问题的讨论,进而利用双曲正切函数的有界性,为参数估计值设定估计界,采用线性参数化的Fourier级数展开对周期期望输入函数进行估计,保证学习算法的鲁棒性。理论分析表明,所提自适应学习控制律能够保证系统闭环信号的有界性,且系统误差能够渐近地收敛于零。最后通过数值仿真进一步验证了所提控制算法的有效性。

含时变延迟且控制方向未知的自适应迭代学习

针对时变未知控制方向以及时变延迟对具有时变未知控制方向的非线性时变延迟系统造成的影响,提出一种自适应迭代学习的控制方法。利用局部Lipschitz连续条件,通过导入微分-差分耦合型参数更新定律,并结合Nussbaum增益技术以及信号替换和重组的技术思想,得到一种新的控制方案,并在理论上证明了跟踪误差的敛散性以及系统中各个信号的有界性。仿真实验验证了理论推导的正确性,同时说明了该系统在时效上的优越性和可行性。

控制方向未知的非线性系统切换自适应全局快速有限时间控制

提出一种新的切换自适应全局快速有限时间控制方法,设计控制方向未知的非线性系统切换自适应快速有限时间控制器.通过有限时间切换律,自适应调整切换参数,使控制器的控制方向依提出的方向进行切换,能更快找到正确的控制方向.仿真结果表明:所设计的控制器能保证系统的所有状态在有限时间内收敛至平衡点,且有更快的收敛速度.