基于免疫函数的输入死区未知严格反馈非线性系统投影自适应指令滤波反步控制

为解决含有未知项以及输入死区的严格反馈非线性系统跟踪控制问题,提出一种基于免疫函数的投影自适应指令滤波有限时间控制方法.该方法使用免疫函数构造扩张状态观测器对具有输入死区控制系统中的未知项进行逼近,并使用指令滤波解决反步法中微分爆炸问题,建立滤波误差补偿机制降低滤波误差对跟踪精度的影响,同时使用投影算子保证了自适应参数的有界性.与现有文献中基于障碍李雅普诺夫函数的自适应反步约束控制相比较,文章可同时约束系统状态、补偿跟踪误差以及自适应参数在预设的范围内,保证了闭环系统中所有信号有界,结合有限时间控制加快了控制系统的收敛速度.最后仿真结果表明了文章控制方法的有效性.     

Adaptive Constrained Control of Unknown Strict Feedback Nonlinear Systems With Dead Zone Input北大核心CSCD

研究了具有死区输入的预设约束未知高阶严格反馈非线性系统的控制问题,提出了一种基于免疫函数的自抗扰预设漏斗约束自适应控制策略。首先,针对系统内部的未知问题,采用免疫函数与扩张状态观测器结合对系统内部未知项进行观测;其次,通过Lyapunov方法与漏斗控制相结合设计控制器,使得跟踪误差能够维持在预先设定的漏斗约束范围内;同时,利用双曲正切函数速率变化快这一特性设计自适应控制律,引入指令滤波器避免反步法中重复求导问题,分析证明了闭环系统所有信号的有界性。仿真实例表明了控制方法的有效性。     

具有时变时滞的离散时间切换奇异正系统的l_(1)滤波北大核心CSCD

该文主要研究了一类具有时变时滞的离散时间切换奇异系统在正性约束下的l_(1)滤波器的设计问题.通过构造合适的共正Lyapunov函数并且利用平均驻留时间的方法,以线性规划的形式给出使得相应的滤波误差系统是正的、正则的、因果的、指数稳定的充分条件.另外,外部扰动输入对系统性能的影响也被加以分析和讨论,并在稳定性的基础上进一步给出滤波误差系统具有给定l_(1)增益性能的充分条件和相应滤波器的设计方法.最后,通过数值算例来验证所给方法的有效性和可行性.     

不用饱和函数的重复学习控制

考虑一类高阶不确定非线性系统的跟踪控制问题,系统的控制系数是一个依赖于系统输出的未知函数.许多常见的机械和电机控制系统是这类系统的特例.文章提出了一种不采用饱和函数的重复学习控制方法,该方法能保证闭环系统中所有信号有界,且跟踪误差和期望输入的估计误差都趋于零.最后,举了一个仿真例子,仿真结果显示,跟踪误差和期望输入的估计误差很快地趋于零,这说明了文章方法的有效性.     

控制增益时变的非线性系统的迭代学习控制

研究一类具有未知时变控制增益的不确定非线性系统的迭代学习控制.系统的不确定性不仅是时变的,而且可以依赖于系统的状态.在先前的有关研究中,如果不采用饱和控制,只能保证点点收敛或平方积分收敛.文章提出了一个不采用饱和控制的状态反馈迭代学习控制律,并且建立了跟踪误差的一致收敛性.     

不确定Lur'e系统的鲁棒脉冲饱和镇定

对一类参数不确定的Lur'e系统,提出了具有饱和执行器的脉冲镇定问题.将饱和非线性项表示为有限个线性函数的凸组合,运用与脉冲时间序列关联的时变Lyapunov函数,建立了具有饱和脉冲输入的不确定Lur'e系统指数稳定性的判据,并获得了零解吸引域的估计.然后,基于线性矩阵不等式,给出了脉冲饱和控制器存在的条件,同时给出了求解最大吸引域估计的凸优化问题.最后,数值实例验证了所提出方法的有效性.     

计及位置不确定的喷雾机喷杆系统仿形姿态渐近跟踪控制北大核心CSCD

针对喷雾机喷杆仿形系统中同时存在负载变化、未建模不确定项、物理参数摄动以及外部干扰等问题,提出了一种基于小波网络逼近的具有自适应性和鲁棒性的反步控制方法.首先,将含有不确定、未知和非线性项的喷杆仿形系统建立为完整的数学模型,将其等价转化为具有严格反馈的状态空间形式;其次,采用设计的小波基元去构造神经网络,在满足最优误差有界条件下逼近反步法中虚拟等效控制部分,选取自适应更新律估计系统中存在的未知参数,引入鲁棒补偿项减小复合干扰对系统的不利影响,降低了输入指令信号的阶次要求;最后,通过构造合适的Lyapunov函数,应用稳定性理论证明了闭环系统位置跟踪误差渐近收敛到原点.仿真结果表明,所提控制方法可实现喷雾机喷杆位置姿态快速升降机动调整,有效地增强了喷杆系统的鲁棒稳定性和控制精度.     

基于参数李雅普诺夫函数的鲁棒预测控制器

针对多包描述的不确定系统,提出一种新的鲁棒约束预测控制器.离线设计时引入参数Lyapunov函数以减少单一Lyapunov函数设计时的保守性,得到多包系统Worst-case情况下性能最优的不变集,在线求解多包系统无穷时域性能指标的min-max优化问题.设计采用了时变的终端约束集,扩大了初始可行域,而且能够获得较优的控制性能.仿真结果验证了该方法的有效性.     

具有时变采样周期的水箱液位系统保性能控制

研究了具有控制输入饱和约束和时变采样周期的水箱液位系统保性能控制问题.首先,基于液体动力学对水箱液位系统进行建模,并用M序列激励水箱得到的实测数据进行模型验证.其次,根据采样周期的不同,将液位系统建模成一个具有多个子系统的离散时间切换系统.基于李雅普诺夫稳定性原理及平均驻留时间方法,给出具有控制输入饱和约束的最优保性能的状态反馈控制器存在条件,并将控制器增益的求解转化为一个凸优化问题.最后,将控制算法应用于水箱液位系统实验平台.实验结果验证了控制算法的有效性.     

基于扩张状态观测器的轮式移动机器人抗饱和自适应滑模轨迹跟踪控制

针对带有输入饱和约束的轮式移动机器人鲁棒轨迹跟踪问题,文章提出一种抗饱和自适应滑模控制方法.考虑到系统参数摄动和外部扰动等不确定因素对系统控制性能的影响,首先设计非线性扩张状态观测器来估计系统不确定因素,并基于估计值设计抗饱和自适应滑模控制器,消除系统的参数摄动、外部扰动和输入饱和约束对系统控制性能的影响.仿真对比结果验证了文章所提控制方法的优越性和有效性.     

不确定离散时间输入饱和系统的鲁棒预见控制

本文研究一类具有输入饱和的不确定离散时间系统的鲁棒预见控制问题.与以往对误差信号和系统方程取差分不同,本文引入状态辅助变量,利用系统状态向量与辅助变量之差代替通常的状态差分,使得输入饱和不确定离散系统的扩大误差系统的构造成为可能.另外,本文推导的扩大误差系统不再包含误差向量,这不仅降低系统的阶数而且允许输出矩阵带有不确...     

不确定性离散时间线性系统的鲁棒脉冲镇定

针对具有范数有界不确定性的线性离散时间系统,研究了鲁棒状态反馈脉冲镇定问题.首先,引入与脉冲时间序列相关的时变Lyapunov函数,运用凸组合技术,给出一种能够保证闭环系统鲁棒指数稳定性的状态反馈脉冲控制律存在的充分条件;其次,证明了该条件可转化为一组线性矩阵不等式可解性问题.通过求解这组线性矩阵不等式,可以获得鲁棒状态反馈脉冲控制律增益矩阵;最后,通过数值例子说明所得结果的有效性.     

非参数不确定系统的自适应迭代学习控制

针对一类含非参数不确定的受限非线性系统,提出一种新的自适应迭代学习控制算法.该算法利用神经网络(neural network)逼近系统中的非参数不确定性,神经网络的权值通过迭代轴上的自适应算法进行更新.控制器设计补偿项对神经网络逼近误差上界进行估计以此消除其影响.采用一种新的障碍李雅普诺夫函数(barrier Lyapunov functions)并与组合能量函数(composite energy function)方法相结合,当系统中同时存在非参数不确定性,随机初始误差,及非严格重复外部扰动时,能够保证系统同时满足输入和状态受限要求.将所提出的算法应用于高速列车运行控制系统,仿真结果验证了算法的有效性.     

一类具有输入饱和的随机非线性系统的自适应镇定

研究了一类包含输入饱和的随机非线性系统的自适应镇定问题.采用基于死区算子的模型来描述饱和现象,利用随机控制Lyapunov设计方法,对于受方差不确定Wiener噪声干扰的参数严反馈系统,设计了自适应控制器,使得系统能够依概率全局渐近稳定.仿真结果验证了该方法的有效性.     

具有饱和输入和非严格反馈结构的切换非线性系统的自适应模糊控制

针对一类具有非光滑饱和输入和非严格反馈结构的任意切换规则下的非线性切换系统,给出了一种模糊减少计算量控制算法.通过构造公共Lyapunov函数,利用模糊系统对非严格反馈结构和未知不确定函数进行建模,采用辅助函数补偿饱和输入问题,基于逼近最优估计参数的界以减少在线自适应调节参数数目.该控制算法在任意切换规则下不仅可以调节输入饱和不确定性,还可以减少自适应调节参数.基于Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的所有信号是有界的.数值仿真结果可以有效地验证控制器和自适应律设计算法的可行性.     

不确定时滞摄动滤波误差动态系统的稳定性分析

基于Lyapunov稳定性理论、线性矩阵不等式方法、时滞分段分析方法、自由权矩阵方法、矩阵分析方法等,该文在前期滤波器设计理论基础上,进一步研究了含有不确定性结构的时变时滞奇异摄动滤波误差动态系统的稳定性分析问题.通过构造新的Lyapunov泛函,引用新的交叉项界定法并根据系统特性,推出了时滞依赖和时滞独立两种情形下新的滤波误差动态系统稳定性判别条件.最后,给出数值样例表明该文所得结果的有效性和可行性.     

时滞广义时变系统的容许性分析与镇定

研究了时滞广义时变系统的容许性与镇定性问题.首先,基于广义Lyapunov不等式、线性矩阵不等式和受限等价方法,建立时滞广义时变系统的Lyapunov不等式,将时滞广义时变系统的容许性问题转化为求解时滞广义时变系统的Lyapunov不等式问题,得到了系统容许的充分条件.然后,根据充分条件进一步研究了时滞广义时变系统的镇定问题,给出了状态反馈镇定器的设计方法.最后,通过数值算例验证了所得结论的有效性.     

永磁同步电动机的转速跟踪控制

研究永磁同步电动机的转速控制问题.对于参数不确定,输出受限的永磁同步电动机系统,提出转速跟踪控制方法.利用神经网络逼近电动机系统中的复杂非线性函数,采用自适应控制,动态面控制技术,设计控制器实现电动机的转速跟踪控制器.文中提出的控制策略不仅能够克服电机参数的不确定性和负载扰动,而且避免了传统反步设计方法存在的"复杂性爆炸"问题.基于Lyapunov稳定性理论,证明闭环系统具有半全局稳定性,转速跟踪误差收敛于原点的极小邻域内.仿真结果验证了所提控制方法的有效性.     

非线性时滞系统的L2增益鲁棒控制器设计方法

讨论了一类非线性时滞系统的鲁棒H∞控制问题.基于Lyapunov函数的递推设计方法构造了H∞控制器,使得在L2增益意义下从干扰输入到控制输出的影响任意小.通过巧妙的选取Lyapunov函数解决了时滞问题,实现了递推设计的推广.数值例子和仿真证明了结论的正确性.     

时滞神经网络随机抽样控制的状态估计

研究了时滞神经网络随机抽样控制的状态估计问题.首先,给出了随机抽样区间和抽样输入时滞的统一概率结构.基于此结构,构造了一个包含新的锯齿结构项的Lyapunov泛函.然后,运用不等式放缩技术,得到了误差系统随机稳定的保守性更低的标准,并设计出了合适的状态估计器.最后,数值仿真算例验证了所得结果的优势和有效性.