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针对一类具有一般形式的严格反馈非线性系统,提出一种基于预设性能的backstepping控制器设计方法.所谓预设性能是指在保证跟踪误差收敛到一个预先设定的任意小的区域的同时,保证收敛速度及超调量满足预先设定的条件.首先引入性能函数的概念,通过误差转化将原始的受限系统转换为等价的非受限系统;然后基于Lyapunov理论进行backstepping控制器的设计,并进行了稳定性分析;最后通过仿真实验验证了所提出方法的正确性. 相似文献
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对一类二阶严格反馈时变非线性系统的自适应迭代学习控制问题进行了研究.系统中含有非周期时变参数化不确定性且控制方向未知.首先,提出了一种神经网络估计器,实现了对未知非周期时变非线性函数的逼近.随后,用Nussbaum函数对未知控制方向进行了自适应估计,并综合应用baCkstcpping技术和自适应迭代学习控制技术设计了控制器.所设计的控制器能保证系统所有状态量在Lpe-范数意义下有界,且系统的输出量在LT2-范数意义下收敛到期望轨迹.最后的仿真研究证明了控制器设计方法的有效性. 相似文献
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控制方向未知的不确定系统预设性能自适应神经网络反演控制 总被引:1,自引:0,他引:1
对一类控制方向未知的不确定严格反馈非线性系统的预设性能自适应神经网络反演控制问题进行了研究.系统中含有时变非匹配不确定项且控制方向未知.首先,提出了一种新的误差转化方法,放宽了对初始误差已知的限制;随后,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络及跟踪微分器分别实现了对未知函数和虚拟控制量导数的逼近,并综合运用Nussbaum函数和反演控制技术设计了控制器.所设计的控制器能保证系统内所有信号有界且输出误差满足预设的瞬态和稳态性能要求.最后的仿真研究验证了控制器设计方法的有效性. 相似文献
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控制增益为未知函数的不确定系统预设性能反演控制 总被引:2,自引:0,他引:2
对一类控制增益为未知函数的不确定严格反馈系统的预设性能反演控制进行研究.首先,提出一种新的变参数约束方案,放宽了对初始跟踪误差已知的限制,并通过误差转化将不等 式约束的受限系统转化为非受限系统.随后,通过引入积分型Lyapunov函数,避免了因控制增益未知而引起的系统奇异问题.最后,综合应用自适应技术、径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络和反演控制技术完成了控制器的设计,系统中的未知函数利用RBF神经网络直接进行逼近.所设计的控制器能够满足预设性能的要求,且保证闭环系统所有的状态量有界.仿真研究证明了控制器设计方法的有效性. 相似文献
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针对一类目标函数受预设性能函数限定的严格反馈极值搜索系统的控制问题, 将极值搜索控制、预设性能控制、反演控制相结合, 提出一种预设性能反演控制器设计方法. 针对极值搜索系统的目标函数构造新型的性能函数; 利用性能函数对系统进行函数变换, 构建等效简单变换模型; 基于变换模型, 利用反演控制方法逐步递推选取适当的Lyapunov 函数进行控制器设计, 以实现在对目标函数搜索到极值的同时保证预设性能指标. 最后通过数值仿真验证了所提出方法的有效性.
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