具有未建模动态的非线性跟踪系统的鲁棒干扰几乎解耦

针对一类具有未建模动态和有界时变干扰的单输入单输出非线性系统,提出鲁棒干扰几乎解耦的新定义。在此基础上,采用辅助动态信号来抑制未建模动态,运用自适应非线性阻尼来克服未知参数和非线性不确定性,通过坐标变换及构造Lyapunov函数,获得控制规律,使被控系统在未建模动态及有界干扰下,仍能实现跟踪。并且,只要适当选择控制参数,跟踪误差将会任意地小。仿真算例表明,提出的鲁棒干扰几乎解耦的定义和控制规律非常有效。

一类非线性跟踪系统的自适应控制及神经网络的设计方法

本文针对一类非线性系统，给出了非线性不同情况下此类非线性连续时间自适应控制方案及神经网络控制方案。由于在这两种方案中控制律的选择都是基于Lyapunov稳定性理论，都能够解决这类非线性系统的跟踪问题，并使整个环控制系统具有渐近稳定和参数渐近收敛特性，克服了许多神经网络控制系统中存在的稳定性问题。文中最后对两种方案进行讨论及仿真。

观测时滞离散系统卡尔曼滤波算法

由于观测时滞系统的观测方程不符合卡尔曼滤波算法的实现形式,导致传统卡尔曼滤波算法无法直接应用于观测时滞离散系统。为此,在借鉴系统状态增广方法的基础上,设计了一种将观测方程转换为无时滞观测方程的方法。同时根据卡尔曼滤波算法原理,针对变换后的无时滞系统模型方程,给出观测时滞卡尔曼滤波算法的步骤,并将此方法应用到实际非线性观测光电跟踪系统中,进行算法的性能对比。仿真实验结果证明:将时滞观测方程转换为无时滞观测方程的方法是可行的,可大幅度提高算法精度。