基于动态神经网络非线性仿射系统H_∞控制(一)

基于神经网络,对一类非线性系统H∞控制进行研究,通过构造动态神经网络来逼近非线性系统,在这个模型基础上,给出系统状态反馈控制方案,利用H∞控制来消除模型误差和外部扰动,使被控系统达到较好的性能,反馈增益矩阵转化为线性矩阵不等式问题,通过LMI来解决.

针对时变轨迹的非线性仿射系统的鲁棒近似最优跟踪控制

针对非线性连续系统难以跟踪时变轨迹的问题,本文首先通过系统变换引入新的状态变量从而将非线性系统的最优跟踪问题转化为一般非线性时不变系统的最优控制问题,并基于近似动态规划算法(ADP)获得近似最优值函数与最优控制策略.为有效地实现该算法,本文利用评价网与执行网来估计值函数及相应的控制策略,并且在线更新二者.为了消除神经网络近似过程中产生的误差,本文在设计控制器时增加一个鲁棒项;并且通过Lyapunov稳定性定理来证明本文提出的控制策略可保证系统跟踪误差渐近收敛到零,同时也验证在较小的误差范围内,该控制策略能够接近于最优控制策略.最后给出两个时变跟踪轨迹实例来证明该方法的可行性与有效性.

基于动态神经网络非线性仿射系统H_∞控制(二)

基于神经网络,对一类非线性系统H∞控制进行了研究,反馈增益矩阵转化为线性矩阵不等式问题,通过凸优化方法在线解决.最后,通过仿真实验说明本方案的有效性.

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。

非线性仿射控制系统的高阶滑模控制

研究非线性仿射系统的高阶滑模控制问题 .通过适当的输入及非线性状态变换将系统分解为一个关于切换变量及其高阶导数的低阶线性子系统和一个关于滑模的低阶非线性子系统 ,进而给出了其高阶滑模控制器的设计方法 .最后 ,对两轮驱动的非完整移动机器人进行了数值仿真 。

非线性仿射控制系统的C^0镇定性

通过Lyapunov函数设计反馈控制器使得非线性仿射控制系统全局渐进稳定是一种有效的方法．为了使得反馈控制器具有连续性,Sontag提出控制Lyapunov函数应具有小控制性,即要求在原点连续反馈控制器存在,该条件在实际中无法应用．针对这一问题本文提出了聚点条件来保证反馈控制器具有连续性,该条件直接对选择的控制Lyapunov函数进行检验,并且聚点条件还是必要的；文章将控制Lyapunov函数的严格不等式放宽为非严格的不等式,提出非严格控制Lyapunov函数,利用LaSalle定理得到：采用满足聚点条件的非严格控制Lyapunov函数来设计连续反馈控制器,非线性仿射控制系统是全局渐进稳定,扩大了控制Lyapunov函数的寻找范围：最后通过对一种带摩擦的弹簧系统进行验证．

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。

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.

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.

仿射非线性系统的能控性

研究仿射非线性系统的能控性问题.利用向量场族对应的积分曲线定义系统的能控性,建立一个新的基于漂移向量场弱泊松稳定的能控性判据,并给出了完整的证明.利用该结论对定义在紧致黎曼流形上的解析系统,给出了漂移向量场为保守场条件下的能控性的充要条件,并用状态流形的紧致性证明了弱泊松稳定性的几个等价条件.进一步利用保守系统的判据给出了一般仿射非线性系统能控的充分条件,并应用所得结论分析了欠驱动航天器姿态系统的能控性.

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.

仿射非线性奇异系统的可逆性

仿射非线性奇异系统的可逆性＠王晶＠刘晓平￥东北大学自控系仿射非线性系统，奇异系统，可逆性仿射非线性奇异系统的可逆性王晶刘晓平（东北大学自控系沈阳１１０００６）关键词仿射非线性系统，奇异系统，可逆性１）国家自然科学基金、霍英东基金、国家教委跨世纪人才基金资助...

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．

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.

未知仿射非线性系统的执行器容错控制设计

针对一类多输入单输出未知仿射非线性系统研究了在执行器发生故障情况下的容错控制问题,基于反步设计和自适应模糊逼近理论给出了控制方案使闭环系统能够同时容忍执行器的卡死和失效故障。在每一步设计中采用一个模糊逼近器来逼近未知函数,其中包括系统函数和由故障引起的未知动态。然后基于Lyapunov稳定性理论设计自适应律在线调节逼近器的参数,使其可以自动补偿故障对系统的影响。最终得到的控制器能够在执行器发生卡死和失效故障的情况下利用未卡死执行器的有效部分保证闭环系统是稳定的,并且输出能够以指定的精度跟踪给定参考信号。仿真算例证实了该方法的可行性和有效性。

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。

仿射非线性控制系统基于精确线性化下的多重子空间迭代解法

研究仿射非线性控制系统的最优控制问题·基于微分几何理论,在反馈精确线性化后,利用计算结构力学与最优控制之间模拟关系,沿用多重子结构法来解决线性化后的最优控制问题,最终实现对原非线性系统的求解·相比于经典的Taylor展开线性化方法,减小了误差会随使用区域的扩大而扩大的弊端·