MIMO非仿射非线性系统的自适应模糊控制

针对一类多输入多输出非仿射非线性系统,设计了一种自适应模糊H∞控制方案,该方案把自适应模糊控制和高增益观测器结合起来.利用多变量的隐函数定理,证明了非仿射系统控制器的存在性.通过设计高增益观测器,解决了系统的状态不可测量问题,实现系统的输出反馈控制,模糊自适应控制增强了系统在线逼近干扰及处理系统不确定的能力.仿真结果表明了控制方案的有效性及优越性.

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。

具有未知死区的SISO非仿射非线性系统间接自适应模糊控制

为了解决含有未知死区输入特性的SISO非仿射非线性系统的跟踪控制问题,提出了基于模糊自适应方法的控制器设计方案,把未知死区分解为一个线性项和一个扰动类似项,当系统状态可测时,利用模糊逻辑系统设计间接自适应模糊控制器,并结合跟踪误差信息设计自适应律;系统状态不可测时,通过引入误差观测器估计的状态变量,设计了间接自适应模糊输出反馈控制器.理论论证过程说明两种控制器能使系统的跟踪误差最终收敛到零的某一邻域,且闭环系统所有信号均有界.仿真实验结果表明利用所设计控制方案可以使系统完成跟踪控制任务.

初态学习下非仿射非线性系统的迭代学习控制

针对非仿射非线性系统,提出初态学习律,并给出关于初态学习的收敛性充分条件.初态学习使得系统在每次迭代开始时,不严格要求其初态与期望初态重合或者固定于某一具体位置上,而是允许存在一定的定位偏差.利用压缩映射分析方法,推导出在初态学习下的开环学习律、闭环学习律、开闭环学习律的收敛性充分条件,证明了迭代学习控制系统关于初始定位误差的鲁棒收敛性.依据此收敛性条件,可确定输入学习律及初态学习律的学习增益.理论分析与数值仿真表明初态学习下迭代学习算法的有效性.

带有时滞的未知非仿射非线性系统自适应模糊跟踪控制

应用自适应模糊逼近方法研究了一类带有时滞的未知非仿射非线性系统的跟踪控制问题.系统的实际控制器是按照Backstepping设计过程经逐步反推而得到,在每一步设计中需要用自适应模糊逻辑系统来逼近未知的非线性函数.为了降低控制设计对先验知识的依赖性,取消须事先已知模糊基函数的限制,采用非线性参数化的模糊逻辑系统作为逼近器.由于逼近器中的未知参数彼此之间呈非线性关系,无法直接得到在线估计这些参数的自适应律.为了实现对相关参数的在线调节,先应用Taylor展开式将呈非线性关系的参数分离,使其相互之间具有线性关系,然后再基于Lyapunov第2方法给出相应参数的自适应调节律.最后,通过一个仿真实例来验证所给方法的有效性.结果表明:所得自适应模糊控制器能有效补偿时滞的影响,保证闭环系统中所有信号均有界,而且输出跟踪误差能收敛到原点的任意小邻域内.

一类输入饱和非仿射非线性系统的非线性动态逆控制

输入饱和是实际系统中经常遇到的问题,很多已有的控制方法要求被控系统具有仿射结构.本文针对一类具有输入饱和的非仿射纯反馈非线性系统提出了一种基于奇异值摄动理论的非线性动态逆控制方法.首先构建一个快变子系统,在慢时间尺度下将非仿射非线性系统转换为具有仿射结构的线性系统,从而应用已有的控制算法实现控制目的.为了消除输入饱和带来的影响,建立一个中间子系统对理想控制量与输入饱和限制下控制量的差进行估计和补偿.所提出的控制方法不依赖于被控系统固有的时标分离特性,并能证明闭环系统指数跟踪参考轨迹.该方法具有良好的扩展性,可以根据实际需求与多种控制算法相结合.与动态面控制器和传统近似动态逆控制器的对比仿真结果验证了本文控制方法的有效性.

基于奇异摄动理论的非仿射非线性系统的渐近稳定(英文)

基于奇异摄动理论结合动态逆设计的控制方法,研究了一类非仿射非线性系统的渐近稳定问题。通过将控制律定义为一个快动态系统的解,使原系统的状态能够准确地跟踪参考系统,且跟踪误差为零。同时给出了系统吸引区内的一个正不变子集,并证明了系统状态能够在有限时间内进入该子集,最终实现渐进稳定。用该方法构造的控制器实现起来较为简单,仿真结果表明了理论方法的有效性。

一类非仿射非线性系统混合自适应模糊控制

针对一类单输入单输出非仿射非线性系统控制方向未知情况下的控制器设计问题,提出一种混合自适应模糊控制器设计方案。该方案利用泰勒级数将非仿射系统转换为仿射系统,通过模糊逻辑系统逼近该仿射系统中的未知函数,基于此构造模糊控制器,同时利用跟踪误差和模型预测误差设计参数自适应律。利用Lyapunov稳定性定理证明运用所设计的控制器可以保证系统跟踪误差收敛,同时证明了该方案相比已有方案系统跟踪误差具有更快的收敛速度。仿真结果验证了所提控制器设计方案的有效性。

带有界扰动的一类大型互联非仿射非线性系统的鲁棒分散控制

对带有界扰动的一类大型互联非仿射非线性系统进行了分散状态反馈控制设计.通过子系统状态的线性变换,得到分散状态反馈控制律.当状态反馈控制律作用于该系统时,无扰动的闭环系统是渐近稳定的;当扰动较小时,系统的状态能够收敛到原点的一个小邻域内.

基于初态学习的非仿射非线性系统的开闭环PD型迭代学习控制

针对非仿射非线性系统,提出了新的学习控制算法,即初态未知情况下系统的输入和初态都需要进行学习的开闭环PD型迭代学习控制,并给出了该算法的收敛性充分条件.初态学习允许系统在每次迭代开始时有一定的定位误差,不严格要求其初态与期望初态重合或固定于某一具体位置上.该算法允许初态在收敛性条件范围内任意设置,从而保证了学习控制系统具有初始定位误差的鲁棒收敛性.依据此收敛性条件,可确定输入学习律及初态学习律的学习增益.利用压缩映射分析方法,证明了系统在任意初始状态下经过迭代后,其输出能够完全跟踪期望轨迹.该算法解决了初始值未知情况下的收敛性问题,且放宽了收敛条件,并通过仿真结果验证了所提算法的有效性.

一类非仿射非线性系统的神经网络输出反馈方案设计

针对一类非仿射非线性系统,设计了一种基于神经网络的自适应输出反馈控制方案,使得输出信号能够跟踪给定信号。构造观测器估计系统中的未知状态变量,采用神经网络结构补偿系统中的非线性部分,并且设计了鲁棒控制项来抵消逼近误差,增加了抗干扰能力。系统稳定性得到严格证明。仿真结果充分证明了该方案的有效性和可行性。

基于状态观测器的非仿射非线性系统鲁棒自适应H_∞跟踪控制

针对一类非仿射非线性系统,提出了基于状态观测器的鲁棒自适应H∞跟踪控制结构.文中利用高斯径向基神经网络(RBF神经网络)在线抵消非线性模型误差,利用高增益观测器估计不能直接测量的输出导数.利用李亚普若夫稳定理论导出了系统的控制律,包括固定结构的控制律和自适应控制律两个部分,并给出了详细的理论分析和证明:在系统没有扰动时,确保跟踪误差渐近趋于零且系统的所有信号有界;存在扰动时,取得了预期的H∞跟踪性能.*

基于神经网络的一类非仿射非线性系统的H_∞控制

利用隐函数定理和泰勒公式及中值定理,将非仿射非线性系统转变为仿射非线性系统,设计一个基于神经网络的控制器,该控制器由等效控制器和H∞控制器组成,能有效的保证闭环系统的稳定及跟踪误差渐近收敛于零,并且使干扰对系统的影响衰减到指定的性能指标.

一类不确定非仿射非线性系统自适应模糊控制

针对一类非仿射非线性系统提出了自适应模糊控制方法,该方法把不确定非线性系统表示为定常线性子系统加非线性项的形式,然后采用模糊逻辑系统设计补偿器来消除非线性项的影响。引入时变死区函数对模糊逻辑系统中的未知参数进行自适应调节,并对时变死区设计了自适应律。证明了该方法可使闭环系统的所有信号均有界,且使跟踪误差收敛到原点的小邻域内。仿真结果表明了该方法的有效性。

一类含高阶非匹配扰动项的非仿射非线性系统的跟踪控制

有限时间观测器(FTDO)是一种非线性观测器,近年来被广泛用于含高阶扰动项非线性系统的控制器设计。但在以往的研究中,FTDO仅能应用于具有仿射结构的非线性系统且只能保证系统输出跟踪期望固定点。文中针对一类含有高阶非匹配扰动项的非仿射纯反馈非线性系统的跟踪控制问题,提出了基于FTDO的非线性动态逆跟踪控制方法。文中通过近似动态逆方法构建快变子系统,在慢时间尺度下将含有FTDO观测输出的非仿射系统转换为具有仿射结构的线性系统,并追踪时变参考轨迹。该算法不依赖于原系统的时标分离特性,并避免了反步法中的“复杂性爆炸”问题。在Matlab/Simulink环境下的仿真结果表明,文中所设计控制器在被控系统具有非仿射结构时也能准确估计高阶扰动项,且具有良好的跟踪性能。

输入受限的二阶非仿射非线性不确定系统串级自耦PID控制

针对一类输入受限的二阶非仿射非线性不确定系统的控制问题,提出了一种串级自耦PID控制方法。在考虑了系统输入饱和受限的前提下,将二阶系统分为外环广义位移环和内环广义速度环,分别采用自耦PD和自耦PI算法实现串级控制策略。解决了自耦PID控制面对输入信号为阶跃信号时需要设计过渡过程的短板;设计了串级耦合速度因子,并将内外环的可调参数进行了数据拟合,进一步降低了控制器的调参难度,分析并证明了串级自耦PID控制的合理性和稳定性。仿真结果表明,所提控制方法较自耦PID控制不仅响应速度快、鲁棒性更好,而且具有极强的抗干扰能力,在一类二阶非仿射非线性不确定系统的控制领域具有广泛的应用前景。

基于Backstepping的非仿射非线性系统鲁棒控制

针对一类不确定非仿射非线性系统的跟踪控制问题,提出一种鲁棒Backstepping控制策略.首先,为利用仿射非线性方法设计控制器,给出一种适用于全局的非仿射非线性近似方法;然后,设计快速收敛非线性微分器以估计复合干扰和获取虚拟信号的微分,进而给出不确定非仿射非线性系统的复合控制器,其中鲁棒项和阻尼项分别用于减少逼近误差和近似方法中动态误差对系统跟踪的影响;最后,通过仿真实验验证了所提出方法的有效性.

基于预设性能的非仿射非线性系统自适应有限时间控制

针对一类具有死区的非仿射非线性系统,将预设性能控制与有限时间控制相结合,提出一种具有预设性能的自适应有限时间跟踪控制方法.基于Backstepping技术、模糊逻辑系统及有限时间Lyapunov稳定理论,给出使系统半全局实际有限时间稳定(semi-globally practically finite-time stable,SGPFS)的充分条件和设计步骤.该控制策略不仅使系统的输出误差在有限时间内收敛到一个预先设定区域,同时保证其收敛速度、最大超调量和稳态误差均满足预先设定的性能要求.最后通过仿真示例验证了所提出设计方法的有效性.

基于非仿射非线性模型的AC/DC系统H_∞鲁棒控制器设计

讨论了交直流联合输电系统的H_∞鲁棒控制问题．首先对交直流输电系统提出一种五阶非仿射非线性不确定控制模型,该模型能综合反映交直流系统的动态特性．基于该模型采用分层控制思想设计了系统的H_∞鲁棒控制器,通过对直流系统换流器触发角的控制实现系统内部稳定和鲁棒性能的提高．仿真结果验证了控制策略的有效性．

一类非仿射非线性不确定系统自适应鲁棒控制

针对一类结构和参数均未知且控制方向未知的不确定非仿射非线性系统,提出了一种鲁棒自适应控制算法.基于中值定理将非仿射系统转化为具有线性结构的时变系统,在此基础上,利用参数投影估计算法对有界时变参数进行辨识,参数辨识误差和外界干扰采用非线性阻尼项进行补偿.同时将动态面控制(DSC)和反推法相结合,消除了反推法的计算膨胀问题,并采用Nussbaum型函数处理系统中方向未知的不确定控制增益函数,避免了可能存在的控制器奇异值问题.最后,采用解耦反推,基于李雅普诺夫稳定性定理证明了闭环系统的半全局一致最终有界.仿真结果验证了所设计控制方案的可行性与有效性.