一类严格反馈非线性系统的快速鲁棒控制

针对一类具有外部扰动的高阶严格反馈非线性系统,提出一种新型反正切扩张状态观测器并证明其观测误差有界。结合Lyapunov稳定性理论,设计一种鲁棒控制器,并证明了系统跟踪误差有界。文章给出一个仿真例子检验了所提方法的有效性。

非严格反馈非线性系统的自适应模糊控制

研究一类单输入单输出非严格反馈的非线性系统自适应模糊控制问题.基于系统函数单调递增的性质,提出了变量分离方法,并利用自适应模糊控制技术和Backstepping设计自适应模糊控制器.自适应控制器确保闭环系统的所有信号半全局有界,同时所有状态收敛到原点的一个充分小的邻域内,仿真例子验证了该方法的有效性.

严格反馈非线性系统的自适应逆最优控制

介绍了逆最优控制的基本思想 ,针对一类具有未知定常参数和未知时变有界扰动的严格反馈非线性系统 ,给出了逆最优增益配置定理 .使用Backstepping算法 ,设计了逆最优控制器 .该控制器是非线性的、连续的 ,且比较容易实现 ,仿真结果表明该控制算法的有效性 .同时指出逆最优控制系统具有稳定裕度 ,因而具有局域鲁棒性 。

基于S类函数的严格反馈非线性周期系统的自适应控制

针对一类严格反馈非线性周期系统,在周期非线性可时变参数化的条件下设计自适应控制器.通过将周期时变参数展开成傅里叶级数,并采用微分自适应律估计未知系数,进行控制器反推设计.引入S类函数,并在控制器设计中应用S类函数处理截断误差项对系统跟踪性能的影响,同时,S类函数能确保虚拟控制的可微.给出几种不同的S类函数设计,分析比较将其应用于控制器设计时产生的不同效果.理论分析与仿真结果表明,提出的控制方法能够实现系统输出跟踪期望轨迹,且闭环系统所有信号有界.

参数非严格反馈形式的随机非线性系统的自适应控制

论文研究了一类带参数非严格反馈形式的随机非线性系统的自适应控制问题 .利用Backstepping设计方法 ,通过构造 4次型的随机控制Lyapunov函数 ,给出了有效的自适应控制方案 。

随机非线性严格反馈系统的自适应神经网络输出反馈镇定

针对具有严格反馈形式的随机非线性系统,首次引入神经网络控制技术,设计了适当形式的随机控制Lyapunov函数,并运用反推(Backstepping)技术和非线性观测器设计技术,构造出一类自适应神经网络输出反馈控制器.在一定条件下,证明了闭环系统平衡点依概率稳定.仿真算例验证了所给控制方案的有效性.

非线性交叉严格反馈系统的一种构造性设计方法

讨论非线性交叉严格反馈 (cross strict feeback)系统的镇定问题 ,针对这类系统首次提出交叉回退 (cross backsteping)设计方法 ,证明了整个控制系统的全局稳定性 ,并用仿真算例验证了方法的正确性 .其结果大大拓宽了 backstepping方法的适用范围 .

一般严格反馈型非线性系统的自适应控制

研究一般严格反馈型非线性系统的控制问题．假设系统的对象模型、状态均未知,只有输出是可测的．应用自适应模糊神经推断系统辨识对象模型,状态观测器设计为Luenberger型,控制器由反步控制、变结构控制和3层神经网络直接控制综合而成．理论分析和仿真研究都说明此方案能够有效地控制只有输出可测的一般严格反馈型非线性系统．

无反步设计的严格反馈型非线性系统神经网络自适应跟踪控制

针对一类具有外部干扰、仅输出可测的SISO严格反馈型非线性系统,提出一种神经网络输出反馈跟踪控制方法。该方法将严格反馈型系统转换成标准仿射型系统,从而避免反步设计过程,且无需设计状态观测器。最终控制律和神经网络权值更新律中仅用到输出误差。基于Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号有界,跟踪误差收敛到有界紧集内。最后,应用高机动导弹的位置跟踪控制验证了该方法的有效性。

严格反馈随机非线性系统风险灵敏度输出反馈控制器设计

研究了一类严格反馈随机非线性系统的输出反馈设计问题 .在无限时区风险灵敏度指标下 ,应用积分反推 (integrator backstepping)技术 ,设计了控制器 .所设计的控制器能够保障对任意风险灵敏度系数具有任意小的指标 ,并且闭环系统为概率意义下有界的 .特别地 ,所设计的控制器还能保证控制器的平衡条件 .

严格反馈型随机非线性系统输出反馈滑模控制

研究了一类带有不确定性参数的严格反馈型随机非线性系统的输出反馈镇定问题,主要是采用变结构滑模控制方法(SMC)来设计镇定控制器。首先根据系统的结构和输出状态构造了随机非线性状态观测器,并针对结构参数的不确定性,采用梯度自适应调节律,然后基于系统的观测状态选择滑动模切换流形,给出了不含噪声激励的变结构控制律,并证明滑动模的可达性和闭环系统滑模运动的稳定性,最后讨论了滑模控制的抖振抑制问题。通过系统仿真,与其它鲁棒控制方法进行比较,证明了本方法不仅能够有效地镇定该类随机非线性系统,并且具有一些更好的控制性能。

非仿射非线性系统控制综述

作为仿射非线性系统更一般化的描述,非仿射非线性系统所对应的实际应用更加广泛,也更贴近实际。因此,研究非仿射非线性系统的控制问题十分重要。然而,非线性系统的非仿射特性会使控制信号以非线性函数形式出现在闭环系统中,从而带来诸如控制方向未知、奇异、过零等问题。由此,解决非仿射非线性系统的控制问题面临着巨大的挑战。基于此,介绍了仿射、严格反馈和高阶系统的相关背景知识,总结和分析了解决非仿射非线性系统控制的3种解决思路,包括函数变换法、参考模型法和数据驱动法。在已有的研究成果基础上,指出非仿射非线性系统研究领域所面临的挑战和发展趋势。

具有输入时滞和预设性能的非线性系统有限时间动态面控制

针对一类具有输入时滞和动态不确定性的非严格反馈非线性系统的跟踪问题,提出一种新的基于预设性能的有限时间自适应跟踪控制方案.利用Pade逼近和辅助中间变量将有时滞系统转化为无时滞系统,采用由一阶辅助系统生成的动态信号处理未建模动态,引入双曲正切函数实现预设性能跟踪控制,并给出基于动态面控制方法的稳定性分析.在MATLAB环境中,以具有未建模动态和输入时滞的二阶非线性系统为例,对所提出的控制策略进行数值仿真.结果表明:所提出的控制方案能够避免现有有限时间控制所出现的虚拟控制求导奇异性问题,所有信号有限时间有界,跟踪误差收敛到预设的时变区间,可见控制算法切实有效.

严格反馈非线性未知系统的自耦PID控制方法

针对严格反馈非线性未知系统的控制难题,提出了一种自耦PID(ACPID)控制方法。该方法将未知动态与外部有界扰动定义为一个总和扰动,从而将严格反馈非线性系统映射为一个积分串联型的线性不确定系统,进而构建了一个在总和扰动反相激励下的受控误差系统,据此设计了以速度因子为核心耦合因子的自耦PID控制律模型,理论分析了闭环控制系统的全局稳定性和抗总和扰动鲁棒性。仿真结果表明自耦PID控制方法不仅响应速度快,控制精度高,且仅有一个与被控对象模型无关的参数——速度因子待整定,在严格反馈非线性控制领域具有广泛的应用前景。

基于事件触发机制的一类非严格反馈非线性系统的自适应神经网络追踪控制

基于事件触发机制,研究了一类非严格反馈非线性系统的自适应神经网络追踪控制问题.结合反步技术、神经网络和事件触发机制,提出了一种自适应神经网络控制方案,减少了数据传输量并减轻了控制器和执行器之间的传递负担,保证了输出信号尽可能地追踪到参考信号,同时使得闭环系统的所有信号有界.此外,通过避免芝诺现象保证了所提事件触发机制的可行性.最后,给出一个例子验证了所提出策略的有效性.

一类非仿射非线性时滞系统的动态状态反馈镇定

本文讨论了一类非仿射非线性时滞系统的全局镇定问题.通过引入辅助积分系统和构造合适的LyapunovKrosovskii泛函,提出了一种基于反推法的时滞无关动态状态反馈控制器,所提控制方法无需时滞的任何先验知识.利用Lyapunov稳定性理论证明了该控制策略能够保证非仿射时滞系统状态渐近收敛于原点,且所有闭环信号全局有界.一个仿真实例进一步验证了所得控制方案的可行性与有效性.

非线性奇异系统非交互控制的反馈实现

研究非线性奇异系统的非交互控制的反馈实现问题.首先给出了非线性奇异系统的向量相对阶与其非交互控制实现的关系;然后对正则非线性奇异系统的反馈控制系统的非交互控制的实现问题,给出了一种可使系统实现非交互控制的反馈律的构造方法.

基于反演法的严格反馈非线性系统模糊自适应约束控制

严格反馈非线性系统控制研究得到各界广泛关注,但实际的非线性特性以及不确定性因素的存在对系统的输出跟踪控制问题具有很大影响.针对输出轨迹跟踪控制问题,提出一种性能约束的自适应反演(backstepping)控制方法,并通过模糊逻辑系统的万能逼近性能对非线性系统中的不确定性因素进行辨析识别.为保证非线性系统的暂态和稳态性能,设计出具有约束条件的控制器.通过Lyapunov稳定性分析表明,闭环系统中的所有信号都是半全局一致最终有界的.仿真结果验证了性能约束的自适应反演控制方法的可行性.

带有非匹配不确定性非线性系统的线性动态输出反馈镇定

研究了带有非匹配不确定性的ＳＩＳＯ及ＭＩＭＯ仿射和非仿射非线性系统的动态输出反馈镇定问题，在仅要求标称系统为双曲极小相位，以及在对系统不确定部分做较弱限制下，分别为所论系统构造出了输出反馈形式的动态补偿器，它们均使相应的闭环系统为Ｌｙａｐｕｎｏｖ意义下的渐近稳定．所构造的补偿器为线性的，结构简单，易于实现．

非仿射非线性系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类单输入单输出非仿射非线性系统,提出了基于观测器的自适应模糊输出反馈控制。该算法通过构造线性误差观测器估计系统输出误差和系统状态,利用估计状态变量和估计输出误差变量设计自适应控制律,采用模糊逻辑系统在线消除非线性系统中的不确定模型,引入监督控制消除系统逼近误差和外界干扰,并利用Lyapunov方法严格证明了在该控制律作用下闭环系统所有信号一致最终有解,闭环系统的输出能最终跟踪期望输出。仿真结果表明了该方法的有效性。