检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2012年第20期48卷 236-239页

作者：吕辉刘恒向伟淮南师范学院数学与计算科学系安徽淮南232038

针对一类带有未知外部扰动的不确定非线性系统,建立自适应模糊滑模控制器。基于Lyapunov稳定性理论,设计系统可调参数的自适应规则,控制器的设计过程中无需知道系统的具体模型及未知非线性函数的先验知识。数值仿真的结果也验证了该方... 详细信息

针对一类带有未知外部扰动的不确定非线性系统,建立自适应模糊滑模控制器。基于Lyapunov稳定性理论,设计系统可调参数的自适应规则,控制器的设计过程中无需知道系统的具体模型及未知非线性函数的先验知识。数值仿真的结果也验证了该方法的有效性。

关键词：不确定非线性系统自适应模糊控制滑模控制

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全状态约束下不确定非线性系统的自适应反步控制研究

全状态约束下不确定非线性系统的自适应反步控制研究

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作者：谢小贤燕山大学

学位级别：硕士

随着非线性系统控制理论的发展,关于不确定非线性系统的控制受到越来越多的关注。全状态约束、预定性能以及执行器故障等给不确定非线性系统的控制带来了一定的挑战。本文针对全状态约束/预定性能/执行器故障影响下的不确定非线性系统... 详细信息

随着非线性系统控制理论的发展,关于不确定非线性系统的控制受到越来越多的关注。全状态约束、预定性能以及执行器故障等给不确定非线性系统的控制带来了一定的挑战。本文针对全状态约束/预定性能/执行器故障影响下的不确定非线性系统的控制问题,提出自适应反步跟踪控制策略,主要内容如下:首先,考虑全状态约束下的不确定非线性系统的控制问题,提出自适应预设时间反步跟踪控制策略。构造自适应预设时间滤波器解决反步控制中的“计算爆炸”问题,它可以对虚拟控制输入的时间导数的未知上界进行估计,且滤波器的误差可在预设时间内有界;设计状态变换函数,处理多种类型的全状态约束问题;利用径向基神经网络估计未知非线性函数。在此基础上,设计自适应预设时间控制器。基于Lyapunov稳定性理论,证明闭环系统的预设时间有界稳定性,且所有状态保持在约束边界内。通过作单连杆机械臂系统控制的对比仿真验证所提控制策略的有效性。其次,考虑时变全状态约束和输出误差预定性能影响下的不确定非线性系统的控制问题,提出自适应预设时间预定性能反步跟踪控制策略。采用状态变换函数解决时变状态约束问题,并将设计的预设时间预定性能函数和误差变换函数相结合,保证输出误差在预设时间内满足预定性能要求。在此基础上,设计自适应预设时间预定性能控制器。基于Lyapunov稳定性理论,证明闭环系统的预设时间有界稳定性,所有状态满足约束要求,输出误差在预定时间内进入到预设范围内。利用单连杆机械臂系统的跟踪控制仿真验证控制策略的有效性。最后,考虑时变非对称全状态约束和时变执行器故障影响下的不确定非线性系统的控制问题,构建自适应容错反步跟踪控制策略。利用模糊逻辑的思想,构造隶属度函数实现约束边界的局部扩充。当参考指令轻微超出约束边界时,通过局部扩充约束边界,输出实现对参考指令的跟踪。同时,其余状态的约束边界也可以进行自动扩充。设计变换函数处理状态约束问题。采用自适应律消除时变执行器故障的影响。在此基础上,设计自适应容错控制器。利用Lyapunov稳定性理论,证明闭环系统的有界稳定性。结合单连杆机械臂系统的控制仿真验证控制策略的有效性。

关键词：不确定非线性系统全状态约束预设时间预定性能函数预设时间控制反步控制

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基于高斯过程的不确定非线性系统的学习控制

基于高斯过程的不确定非线性系统的学习控制

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作者：练桂铭广东工业大学

学位级别：硕士

作为通用非参数函数逼近器，高斯过程(Gaussianprocess,GP)具有在较少的训练数据条件下对连续非线性函数有效逼近/拟合的能力，已被广泛用于解决非线性系统控制设计问题。近年来，基于高斯过程的不确定非线性系统的在线学习控制问题引... 详细信息

作为通用非参数函数逼近器，高斯过程(Gaussianprocess,GP)具有在较少的训练数据条件下对连续非线性函数有效逼近/拟合的能力，已被广泛用于解决非线性系统控制设计问题。近年来，基于高斯过程的不确定非线性系统的在线学习控制问题引起了国内外众多学者的关注，取得了许多富有意义的研究成果。然而，这些研究结果往往要求系统的不确定动态满足全局有界。此外，随着训练数据集的增长，容易造成高斯过程回归(Gaussianprocessregression,GPR)模型的计算复杂度问题。为解决上述问题，本文主要开展以下研究：　　（1）针对一类不确定非线性系统，在无需系统的未知动态全局有界条件下，提出了一种基于GP的在线学习控制方法。该方法首先通过障碍函数设定系统状态的运行区域。其次，基于在线采集的训练数据，利用GPR对系统的未知动态进行学习。然后通过Lyapunov稳定理论，证明了所提在线学习控制算法可保证闭环系统所有信号的有界性。与基于径向基神经网络(radialbasisfunctionneuralnetworks,RBFNNs)的自适应控制方案相比，本章所提控制算法无需预先给定神经网络逼近集及预先分配径向基函数(radialbasisfunction,RBF)中心值。最后，通过仿真算例阐明了所提方法的有效性。　　（2）为降低GPR模型的计算复杂度，在（1）的基础上进一步提出一种基于动态事件触发机制的在线学习控制方法。首先，引入障碍函数预先定量系统状态的紧集。其次，设计了一种无需模型信息的动态事件触发机制，仅在违反该触发机制时采集数据并更新训练数据集，进而实现GPR对系统未知动态的高效学习。接着，利用Lyapunov稳定性理论，证明了所提在线学习控制算法可保证闭环系统所有信号一致有界。最后，通过仿真算例验证了所提控制算法有效性和正确性。　　（3）针对一类不确定严格反馈非线性系统，本章结合GP、反步法和动态面控制(dynamicsurfacecontrol,DSC)技术，提出一种在线学习动态事件触发控制策略。首先，利用DSC解决了反步法所固有的“计算爆炸”(explosionofcomplexity)问题。其次，设计动态事件触发机制确保GPR对系统的未知动态进行有效建模。接着，通过Lyapunov稳定性理论，证明所提在线学习动态事件触发控制策略可保证闭环系统的所有信号半全局一致有界。最后，通过仿真算例验证了所提控制策略的有效性。　　（4）针对一类多自由度机械臂系统，采用障碍函数和GP，提出了一种具有重力补偿的在线学习解耦控制方法。首先，采用障碍函数设定机械臂位姿及速度的运行范围。其次，基于在线采集的数据，利用GPR对机械臂动力学进行建模。接着，利用Lyapunov稳定性理论，证明了所提在线学习解耦控制方法可保证闭环系统的所有信号一致有界。最后，通过仿真实验验证了所提控制器的有效性和优越性。

关键词：不确定非线性系统高斯过程动态事件触发数据驱动学习控制

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基于T-S模糊模型的不确定非线性系统鲁棒控制

基于T-S模糊模型的不确定非线性系统鲁棒控制

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作者：张爽东北大学

学位级别：硕士

随着科学技术的进步和生产力的发展,控制系统变得越来越复杂,往往缺乏精确的数学模型,具有高度的非线性性和不确定性。T-S模糊模型对非线性系统有很好的逼近能力,且便于分析,因此,它成为近年来非线性研究的热点。另一方面,由于模糊系统... 详细信息

随着科学技术的进步和生产力的发展,控制系统变得越来越复杂,往往缺乏精确的数学模型,具有高度的非线性性和不确定性。T-S模糊模型对非线性系统有很好的逼近能力,且便于分析,因此,它成为近年来非线性研究的热点。另一方面,由于模糊系统特殊的描述方法和本质非线性等特点,系统地进行稳定性分析和控制器设计是模糊控制理论研究中的瓶颈问题。本文在回顾模糊控制理论发展的基础上,研究基于T-S模糊模型的非线性系统稳定性分析及模糊控制器设计等问题。论文的主要内容如下： 1.在Lyapunov稳定性理论的基础上,研究不确定T-S模糊系统的鲁棒稳定性判据和鲁棒模糊控制器设计方法,并将以上问题转化为等价的可以通过数值求解的线性矩阵不等式凸优化问题。 2.针对不确定T-S模糊系统,一方面,给出了系统在连续状态下的模糊控制器和鲁棒稳定性判据；另一方面,给出了系统在离散状态下的状态反馈控制器和稳定性判据,并用线性矩阵不等式分析证明了在这两个状态下的稳定性条件,通过数值算例证明其有效性。 3.对一类不确定非线性系统利用T-S模糊模型进行建模,在此基础上分别给出了系统在连续和离散状态下的输出反馈控制器和观测器的设计。用矩阵不等式的形式给出不确定模糊系统的输出反馈控制的鲁棒稳定性判据,并加以证明,最后通过数值算例结果表明其有效性。

关键词：模糊控制不确定非线性系统 T-S模糊模型线性矩阵不等式稳定性条件鲁棒稳定输出反馈

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基于自适应动态规划的不确定非线性系统鲁棒最优控制

基于自适应动态规划的不确定非线性系统鲁棒最优控制

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作者：陈思荣广东技术师范大学

学位级别：硕士

近年来,不确定非线性系统的最优控制问题受到广泛关注。一方面,工程实际系统普遍存在着不确定性和非线性;另一方面,控制任务除了镇定系统外,往往还要求某些性能指标最优。为此,研究不确定非线性系统的鲁棒最优控制具有重要的工程实际意... 详细信息

近年来,不确定非线性系统的最优控制问题受到广泛关注。一方面,工程实际系统普遍存在着不确定性和非线性;另一方面,控制任务除了镇定系统外,往往还要求某些性能指标最优。为此,研究不确定非线性系统的鲁棒最优控制具有重要的工程实际意义。本文采用自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming,ADP)方法,结合神经网络和自适应评价,对不确定非线性系统提出几种鲁棒最优控制策略。本文的主要工作如下:1.研究一类匹配不确定连续时间非线性系统的鲁棒最优控制。首先,假定不确定项有界且界的信息已知,利用界的信息将被控系统的鲁棒控制问题转换为标称系统的最优控制问题,进而给出被控系统的鲁棒最优控制;接着,假定不确定项连续但其界的信息未知,构建神经网络估计不确定项,借助ADP和自适应评价方法补偿扰动对系统的影响,同时使得代价函数最优;最后,仿真验证控制策略的正确性和有效性。2.研究一类非匹配不确定连续时间非线性系统的鲁棒最优控制,将匹配情形的相关结论推广到非匹配情形。首先,假定不确定项有界且界的信息已知,构造辅助系统并将被控系统的鲁棒控制问题转换为辅助系统的最优控制问题,进而给出被控系统的鲁棒最优控制;接着,假定不确定项连续但其界的信息未知,构造由扰动补偿控制器和镇定控制器组合的最优控制器,其中扰动补偿控制器用于补偿扰动对系统的影响,镇定控制器用于镇定被控系统同时使得代价函数最优;最后,仿真验证控制策略的正确性和有效性。3.研究一类基于数据驱动的系统动态信息未知的匹配不确定非线性系统鲁棒最优控制。首先,假定不确定项有界且界的信息已知,利用界的信息将被控系统的鲁棒最优控制问题转换为标称系统的最优控制问题,构建神经网络估计标称系统的未知动态和最优代价函数,进而给出被控系统的鲁棒最优控制;接着,假定不确定项连续但其界的信息未知,直接构建神经网络识别系统的未知动态和最优代价函数,给出基于数据驱动的控制策略,既能补偿扰动对系统的影响又能使得代价函数最优;最后,仿真验证控制策略的正确性和有效性。

关键词：不确定非线性系统鲁棒控制神经网络自适应动态规划最优控制

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一类不确定非线性系统观测器的设计

一类不确定非线性系统观测器的设计

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作者：张红钰哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

由于非线性系统的复杂性和非线性特性,对非线性系统的观测器设计不存在一般的普遍性方法.到目前为止,关于不确定非线性系统观测器设计的大部分研究结果都是基于Lipschitz条件的.本文使用拟单边Lipschitz条件代替通常的Lipschitz条件,给... 详细信息

由于非线性系统的复杂性和非线性特性,对非线性系统的观测器设计不存在一般的普遍性方法.到目前为止,关于不确定非线性系统观测器设计的大部分研究结果都是基于Lipschitz条件的.本文使用拟单边Lipschitz条件代替通常的Lipschitz条件,给出了一类带有拟单边Lipschitz条件的,不确定非线性系统观测器设计的线性矩阵不等式方法,并将得到的方法用于该类系统鲁棒H∞观测器的设计中.该方法表明,未必正定(甚至可以是负定)的拟单边Lipschitz常数矩阵包含着非线性部分很多有用的信息,这些信息对观测器误差的渐近稳定性起到了很大的作用.所得的观测器误差渐近稳定的判据比Lipschitz条件下所给的稳定性判据具有更小的保守性,甚至在系统的参数矩阵及误差系统的参数矩阵不稳定时仍然可用.最后,给出了仿真算例以验证所给方法的正确性.

关键词：拟单边Lipschitz条件不确定非线性系统观测器设计渐近稳定性

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具有外部干扰的不确定非线性系统自适应跟踪控制

具有外部干扰的不确定非线性系统自适应跟踪控制

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作者：金璇南京师范大学

学位级别：硕士

在实际工程系统控制领域,严格线性系统是极少的。因此,对各类非线性系统的控制问题进行研究才有更大的应用价值。而不确定性、外部干扰都是非线性系统研究中不可忽视的问题,所以研究具有外部干扰的不确定非线性系统自适应跟踪控制具有... 详细信息

在实际工程系统控制领域,严格线性系统是极少的。因此,对各类非线性系统的控制问题进行研究才有更大的应用价值。而不确定性、外部干扰都是非线性系统研究中不可忽视的问题,所以研究具有外部干扰的不确定非线性系统自适应跟踪控制具有重要的理论和实际意义。本文运用自适应反步技术、Lyapunov稳定性理论、Barrier Lyapunov Function(BLF)、干扰观测器技术以及模糊逻辑系统等方法为具有外部干扰的不确定严格反馈非线性系统设计了自适应抗干扰跟踪控制策略。本文主要内容如下: 1.考虑一类具有外部扰动的参数不确定时滞非线性系统的自适应有限时间状态约束跟踪控制问题。针对有界外部干扰,使用自适应反步法,通过构造符合要求的虚拟控制器和自适应律来消除其影响。采用Pade近似法处理输入时滞。采用BLF代替传统的Lyapunov函数使系统内所有的状态都满足状态约束条件。再依据Lyapunov有限时间稳定性理论,证明提出的控制方案可以确保闭环的有限时间稳定性。最后,仿真算例的结果证明了此控制方案对该系统是有效的。 2.研究基于扰动观测器的不确定时滞非线性系统模糊自适应状态约束跟踪控制问题。构造扰动观测器来估计未知混合干扰,从而更好地抑制外部扰动的影响。结合模糊自适应反步法和BLF设计控制器。在传统自适应反步法使用过程中,通过引入动态表面控制技术,解决因为需要对虚拟控制器进行重复微分而造成的后续计算及仿真的难度大幅增加的问题。结合Lyapunov稳定性理论严格证明了闭环系统的半全局稳定性以及闭环系统中所有信号的有界性。最后,仿真算例的结果进一步表明了此控制方法对该系统是有效的。 3.考虑一类含有量化输入的不确定非线性系统基于干扰观测器的模糊自适应输出反馈跟踪控制问题。针对量化输入,使用迟滞量化器来减少抖动。引入新型一阶滑模微分器解决“计算膨胀”问题。在构造状态观测器估计系统不完全可测状态的基础上设计混合干扰观测器,提出了新的输出反馈干扰抑制控制方案。随后对闭环系统是半全局一致最终有界性做出了严格证明。最后,仿真算例的结果进一步验证了在该控制方案下系统的稳定性和收敛性。

关键词：不确定非线性系统自适应反步控制干扰观测器模糊逻辑系统跟踪控制

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基于强化学习的不确定非线性系统预设性能优化跟踪控制

基于强化学习的不确定非线性系统预设性能优化跟踪控制

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作者：刘芝梦山西大学

学位级别：硕士

非线性系统的优化控制问题一直是控制领域重要的研究课题之一。在许多实际系统中,被控对象大多表现出高度非线性、模型不确定、状态受限和执行器受限等复杂特性,大大提高了系统的控制难度。本文利用最优控制、反步法、强化学习、预设性... 详细信息

非线性系统的优化控制问题一直是控制领域重要的研究课题之一。在许多实际系统中,被控对象大多表现出高度非线性、模型不确定、状态受限和执行器受限等复杂特性,大大提高了系统的控制难度。本文利用最优控制、反步法、强化学习、预设性能控制、非线性映射技术等方法,针对模型不确定非线性系统,研究优化跟踪控制问题,旨在保证非线性系统在不违反约束的情况下以良好的暂稳态性能实现跟踪并降低控制成本。本文主要工作如下: (1)针对一类具有输入约束和未知扰动的不确定非线性系统,设计预设性能最优跟踪控制方案。首先,引入预设时间单调收敛的性能函数来约束跟踪误差,采用非线性映射技术将跟踪误差的预设性能约束问题转化为映射变量的有界性问题,以保障跟踪误差能在预设时间内以指数收敛速度收敛到很小的约束范围内。其次,借助于非二次成本函数,将输入约束考虑到性能指标优化问题中。同时,在性能指标中考虑扰动策略,将最优控制问题转化为零和博弈问题。随后,为了避免使用系统动力学知识,基于积分强化学习算法,构造评价、执行和扰动神经网络,以逼近Hamilton-Jacobi-Isacs(HJI)方程的最优解,得到最优控制器和最坏情况扰动策略。 (2)进一步考虑不确定非线性系统的全部状态受约束,设计预设性能自适应优化跟踪控制方案。首先,使用非线性映射技术代替基于障碍李雅普诺夫函数(Barrier Lyapunov Function,BLF)的方法,将全状态约束问题转换成映射变量的有界性问题。其次,利用反步法设计自适应控制器。接着,构造补偿控制成本函数,基于强化学习算法,通过最小化成本函数的策略迭代得到最优补偿项。最后,得出最优补偿控制和自适应控制相结合的综合控制方案,以保证闭环系统的稳定性,并且保证在全部状态满足约束的情况下,系统输出在预设时间内以良好的暂态和稳态性能实现对参考信号的跟踪。

关键词：不确定非线性系统强化学习预设性能控制全状态约束

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考虑传感器和执行器故障的一类不确定非线性系统的故障诊断

考虑传感器和执行器故障的一类不确定非线性系统的故障诊断

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作者：李兴达燕山大学

学位级别：硕士

故障诊断是系统在运行过程中,确定系统运行正常或异常,以至于及时发现该系统故障及其原因,并能预报故障发展趋势的技术。因此,故障诊断已经成为自动控制领域一个重要的课题。基于线性系统模型的故障诊断方法的研究工作已取得一系列成果... 详细信息

故障诊断是系统在运行过程中,确定系统运行正常或异常,以至于及时发现该系统故障及其原因,并能预报故障发展趋势的技术。因此,故障诊断已经成为自动控制领域一个重要的课题。基于线性系统模型的故障诊断方法的研究工作已取得一系列成果,而如何开展带有扰动等不确定性的非线性系统的故障诊断方法逐渐成为当前的热点和难点问题。本文针对考虑执行器故障、传感器故障和扰动的一类不确定非线性系统的故障诊断问题进行了研究。主要研究内容包括:首先,针对带有执行器故障上界已知、传感器故障及其导数上界未知的一类不确定非线性系统的故障诊断问题,给出了一种基于鲁棒滑模观测器的故障诊断方法。将系统状态与传感器故障作为增广状态,使原系统变换为广义系统,并进行坐标变换,将广义系统变换为包含增广状态的辅助变量系统,设计鲁棒滑模观测器以估计系统状态、传感器和执行器故障。通过等效输出控制原理,近似逼近真实执行器故障,从而精确估计执行器故障。最后,通过对比仿真结果验证该方法的有效性。其次,针对带有未知上界的执行器故障、未知上界的传感器故障和未知扰动的一类不确定非线性系统故障诊断问题,给出了一种基于未知输入自适应观测器的故障诊断方法。将传感器故障作为增广状态的一部分,使原系统转变为增广系统,设计未知输入自适应观测器以估计系统状态和传感器故障,利用实际系统输出与观测器输出之差的自适应估计器来估计执行器故障,提高观测器的估计精度。最后,通过对比仿真结果验证该方法的有效性。最后,针对系统不满足观测器匹配条件的一类不确定非线性系统的传感器与执行器故障诊断问题,给出了一种基于未知输入中间变量观测器的故障诊断方法。引入了一个中间变量,将该中间变量与传感器故障作为增广状态的一部分,使原系统变换为非奇异增广系统,设计未知输入中间变量观测器以估计系统状态、传感器和执行器故障。该观测器充分利用原系统的可测输出信息,引入更多的可调参数来提高观测器的性能以及综合的处理系统的未知扰动。最后,通过给出两个仿真实例验证该方法的有效性。

关键词：不确定非线性系统故障诊断执行器故障传感器故障

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几类不确定非线性系统的有限时间镇定

几类不确定非线性系统的有限时间镇定

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作者：孙文君聊城大学

学位级别：硕士

在非线性控制领域中,有限时间镇定是最基本和最具挑战性的问题之一.有限时间稳定具有收敛速度快,精度高,对各种不确定性均有良好的鲁棒性等显著优点,且能够反映系统的瞬时行为状态.这使得它在实际工程系统中具有十分深远的研究意义.本... 详细信息

在非线性控制领域中,有限时间镇定是最基本和最具挑战性的问题之一.有限时间稳定具有收敛速度快,精度高,对各种不确定性均有良好的鲁棒性等显著优点,且能够反映系统的瞬时行为状态.这使得它在实际工程系统中具有十分深远的研究意义.本文围绕着有限时间稳定理论,针对几类不确定非线性系统进行控制器设计.具体研究内容如下:1.针对一类不确定非线性系统,设计了具有事件触发机制的自适应控制器来解决全局有限时间镇定问题.在快速有限时间稳定性理论的基础上,利用符号函数技术完全补偿了事件触发误差,协同应用自适应技术和反步法,完成了新的控制器设计.此外,根据李雅普诺夫稳定性定理得出系统稳定性的证明,并利用反证法证明系统是非芝诺的.2.针对一类具有输入饱和的非严格反馈随机非线性系统,设计了一种自适应模糊跟踪控制器来解决有限时间镇定问题.利用模糊逻辑系统逼近系统的不确定非线性,消除了非线性项线性增长条件的约束,扩展了该方法适用的随机系统范围.设计过程中借助辅助系统抵消了输入饱和的影响,最后通过运用一个较为新颖的稳定性判据得出随机系统是实际有限时间均方稳定的结论.此外,跟踪控制器可以驱动系统输出跟踪给定的参考信号.3.研究了一类具有未知时变输出函数的不确定随机非线性系统的全局有限时间输出反馈镇定问题.通过在控制器和观测器的构造中引入符号函数技术,加幂积分器方法和齐次占优法,避免了直接使用未知输出函数及其导数,放宽了对非线性项的限制.得到的有限时间收敛观测器使得闭环系统的状态有界,且能在有限时间内收敛到零.

关键词：不确定非线性系统随机系统有限时间稳定事件触发控制输出反馈

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