检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王海涵曲阜师范大学

学位级别：硕士

由于受环境因素和测量误差等因素的影响,实际系统的精确模型往往难以获得,这使得实际系统的控制器设计变得富有挑战.非线性系统的不确定性主要来源于工程应用中的未知系统故障、建模误差以及未知干扰等等,其中未知系统故障会导致系统性... 详细信息

由于受环境因素和测量误差等因素的影响,实际系统的精确模型往往难以获得,这使得实际系统的控制器设计变得富有挑战.非线性系统的不确定性主要来源于工程应用中的未知系统故障、建模误差以及未知干扰等等,其中未知系统故障会导致系统性能下降,严重时使得系统无法正常运行.此外,随着工业生产中对系统控制精度和响应速度的要求越来越高,系统的瞬态性能成为控制器设计过程中需要考虑的重要因素.因此,在保证不确定非线性系统正常运行的前提下,如何使系统具有良好的瞬态性能是目前亟需解决的问题.论文针对不确定非线性系统,基于预设性能控制方法,分别研究系统发生执行器故障,传感器故障及网络通信约束时的自适应容错控制问题.主要研究成果如下: 1.具有预设性能和输入死区的不确定非线性系统的基于观测器的自适应容错控制研究一类具有预设性能和输入死区的不确定非线性系统的自适应容错控制问题.首先,分析执行器故障和输入死区的特点,构建一个新的复合变量用于系统建模.其次,考虑到系统状态信息无法准确获得,设计自适应神经网络观测器估计系统状态.最后,设计控制器抵消传感器故障和未知非线性函数带来的影响,使跟踪误差被约束在性能边界内,同时保证闭环系统系统的所有信号都是半全局最终一致有界的,并通过机械臂系统验证了所提出控制算法的有效性. 2.基于观测器的不确定非严格反馈非线性系统的预设时间跟踪控制:一种容错性能函数方法研究一类具有传感器故障和不可测状态的不确定非严格反馈非线性系统的预设时间跟踪控制问题.首先,考虑系统的传感器故障,结合沉降时间调节器构造灵活性能函数处理系统故障时的输出约束.其次,设计自适应神经网络观测器估计系统状态,抵消由故障传感器输出的不精确输出反馈信息的消极影响.最后,设计预设时间跟踪控制器,保证误差系统渐进收敛,并通过仿真实验验证所提控制算法的有效性. 3.具有输入死区的不确定非线性系统的自适应自触发容错控制:一种漏斗函数方法研究一类基于输入死区和网络约束的不确定非线性系统自适应自触发容错控制问题.首先,构造漏斗函数用于解决控制器中可能发生的奇异性问题,保证跟踪误差收敛到预先给定的约束范围内,提高系统的瞬态和稳态性能.其次,设计自触发策略用于更新控制信号,节约通讯资源.考虑到系统的未知增益和未知非线性函数,设计自适应神经网络漏斗控制器使跟踪误差始终被约束在漏斗边界内,保证了闭环系统所有信号是半全局最终一致有界的.最后,通过刚性机器人机械臂系统验证了所提算法的有效性.

关键词：不确定非线性系统反步法输入死区容错控制预设性能控制自适应神经网络自触发控制

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基于最优控制方法的一类不确定非线性系统的鲁棒控制

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电机与控制学报 2001年第4期5卷 256-258页

作者：余凯赵长安哈尔滨工业大学控制工程系黑龙江哈尔滨150001

研究了一类不确定非线性系统的鲁棒控制问题，目的是在未满足不确定性匹配条件的情况下设计稳定系统的状态反馈。通过将设计鲁棒控制器问题转化为设计最优控制器问题以补偿系统中的不确定性，证明了最优控制的解即为鲁棒控制的解，并通... 详细信息

研究了一类不确定非线性系统的鲁棒控制问题，目的是在未满足不确定性匹配条件的情况下设计稳定系统的状态反馈。通过将设计鲁棒控制器问题转化为设计最优控制器问题以补偿系统中的不确定性，证明了最优控制的解即为鲁棒控制的解，并通过仿真说明这种设计方法的效果。

关键词：不确定非线性系统鲁棒控制最优控制数学模型

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几类不确定非线性系统的自适应输出反馈分析与设计

几类不确定非线性系统的自适应输出反馈分析与设计

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作者：张玉济南大学

学位级别：硕士

不确定非线性系统的自适应输出反馈控制是现代控制理论的重要组成部分,已经被广泛应用到工业控制、国防等各个方面。一方面,非线性和不确定性在所建立的数学模型中是不可避免的,这对控制理论和方法提出了重大挑战。另一方面,随着现代工... 详细信息

不确定非线性系统的自适应输出反馈控制是现代控制理论的重要组成部分,已经被广泛应用到工业控制、国防等各个方面。一方面,非线性和不确定性在所建立的数学模型中是不可避免的,这对控制理论和方法提出了重大挑战。另一方面,随着现代工业对控制系统性能要求的不断提高,这就必然需要加强对系统自适应输出反馈控制的研究。因此,对不确定非线性系统自适应输出反馈控制的研究具有重要的理论意义和应用价值。利用观测器理论和自适应技术,通过构造新的动态增益处理系统严重的未知性和非线性,并设计合适的观测器重构系统的不可测状态或同时估计系统的输入匹配不确定性,本文研究了几类不确定非线性系统的自适应输出反馈控制。研究内容包括以下三个方面:一、研究了一类不确定非线性系统的自适应输出反馈全局实际跟踪问题。与已有的相关工作不同,系统的增长率为系统输入-输出多项式函数乘以未知常数。通过引入两个新的动态增益构造观测器,并基于此设计自适应输出反馈控制器,本文所引入两个新的动态增益更新律可以有效地解决来自系统增长率和参考信号中的严重未知性。所设计的控制器能使闭环系统的所有状态都是全局有界的,并且在有限时间后跟踪误差最终会达到事先规定的任意小。二、研究了一类具有广义控制系数的不确定非线性系统的全局自适应输出反馈镇定问题。函数控制系数的非线性和未知增长率的未知性给控制器设计带来了很大的技术困难。通过引入一个新的动态增益处理来自函数控制系数的额外非线性和来自增长率的未知性,在此基础上,设计扩展状态观测器重构系统的不可测状态并对输入匹配不确定性进行估计。通过结合动态增益和扩展状态观测器,设计一个自适应输出反馈控制器,确保了系统的状态全局收敛到零,且输入匹配不确定性的估计收敛到其实际值。三、研究了一类更一般的非线性系统自适应输出反馈全局镇定问题。值得强调的是,所研究的系统不仅具有函数控制系数和输入匹配不确定性,其增长率更为一般,是一个未知常数与系统输出多项式的乘积,这给控制器设计带来了技术困难。值得注意的是,本章只引入一个动态增益同时克服函数控制系数和系统增长率中严重的不确定性。所设计的控制器最终实现了镇定目标。针对以上三部分研究,分别给出了相应的仿真算例,验证了所给出的控制设计方法的有效性。

关键词：不确定非线性系统全局实际跟踪镇定自适应控制输出反馈

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两类不确定非线性系统的鲁棒滑模控制

两类不确定非线性系统的鲁棒滑模控制

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作者：杜智慧郑州大学

学位级别：硕士

本文研究了两类不确定非线性系统的鲁棒滑模控制问题,具体地:\n (1).针对一类含有时变时滞的不确定非线性时滞系统,通过结合鲁棒控制技术、滑模控制技术与自适应神经网络方法,提出了一种基于干扰观测器的鲁棒滑模控制方案,确保了闭... 详细信息

本文研究了两类不确定非线性系统的鲁棒滑模控制问题,具体地:\n (1).针对一类含有时变时滞的不确定非线性时滞系统,通过结合鲁棒控制技术、滑模控制技术与自适应神经网络方法,提出了一种基于干扰观测器的鲁棒滑模控制方案,确保了闭环系统的鲁棒H∞性能。与以往结果相比,所提控制方案不仅大大减小控制器增益,而且不要求不确定项满足匹配条件或线性增长条件。仿真结果证明了所提方法的有效性。\n (2).针对一类不确定非线性离散系统,提出了一种带有干扰补偿的输出反馈滑模控制方案。首先设计了一个联合的状态与干扰观测器并确保估计误差满足给定的估计精度,然后在此基础上发展了输出反馈滑模控制器,确保了闭环系统的准滑动模态。与以往结果相比,所提设计方案的显著优点是不要求不确定项满足匹配条件和线性增长条件。仿真结果证明了所提方法的有效性。

关键词：不确定非线性系统时滞系统滑模控制神经网络输出反馈

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具有量化输入的不确定非线性系统的智能自适应控制

具有量化输入的不确定非线性系统的智能自适应控制

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作者：孙家旭青岛大学

学位级别：硕士

在控制领域,随着信息技术的飞速发展和社会需求的增加,跟踪控制和一致性控制得到了广泛的研究和应用。跟踪控制旨在使系统的输出与参考输入信号保持一致,适用于许多自动化控制领域,如机器人控制、工业自动化、航空航天等。一致性控制则... 详细信息

在控制领域,随着信息技术的飞速发展和社会需求的增加,跟踪控制和一致性控制得到了广泛的研究和应用。跟踪控制旨在使系统的输出与参考输入信号保持一致,适用于许多自动化控制领域,如机器人控制、工业自动化、航空航天等。一致性控制则是指对于具有多个输入和输出的复杂系统,要保持各个输入和输出之间的一致性和协调性,适用于诸如网络控制、卫星导航、智能交通等领域。本文利用自适应控制方法、反步法、模糊逻辑系统、神经网络以及非线性鲁棒控制方法,考虑了几类非线性系统的自适应跟踪控制问题。根据李雅普诺夫稳定性理论以及MATLAB仿真实验,证明了所设计的控制算法的可行性。文章的主要内容包括以下三个部分:(1)针对一类非线性非严格反馈系统,研究了具有输入量化的自适应模糊跟踪控制问题。在控制器中引入时变辅助信号和双曲正切函数,使得控制信号具有新的变换。此外,提出了一种新的自适应模糊控制方案,可以在量化参数未知的情况下,应用迟滞量化器来解决输入量化带来的影响。所提出的控制方法能够保证闭环系统中的所有信号有界并且跟踪误差可以渐近地收敛到零。(2)针对一类严格反馈形式的不确定多智能体系统,研究了一种鲁棒自适应一致跟踪问题。通过构造状态观测器并利用反步法,提出了一种分布式自适应神经量化控制方案来解决一致性跟踪问题。通过动态面技术解决反步法造成的“复杂性爆炸”问题。同时引入有限时间设计实现快速收敛。在切换机制下,神经网络设计和鲁棒技术协同工作,能够获得良好的跟踪性能。对于一个包含生成树的通信图,证明了所提出的控制器保证了闭环系统的所有信号都是半全局最终一致且有界的,并且一致性误差和观测误差收敛于原点的一个可调邻域。(3)针对一类异构非线性多智能体系统,提出了一种分布式动态补偿器来解决具有未知参数的自适应输出一致性问题。分布式动态补偿器将原始一致性问题转化为非线性系统的标准渐近跟踪问题,而不需要额外的稳定性条件。同时,在控制律中引入了一种新的具有未知扰动界估计和正时变积分函数的阻尼项,以抵消外部扰动的不稳定影响。采用改进的自适应反步法设计了一个中间控制律,同时在中间控制律中引入了一个具有未知界的阻尼项和一个正时变积分函数。此外,在控制律中引入一种新的光滑函数,基于第一步构造的中间控制律来消除量化的影响。最终证明了闭环系统中的所有信号都是全局一致有界的,并使所有智能体的输出都能够渐近地跟踪领导者信号。

关键词：不确定非线性系统多智能体系统自适应控制智能控制量化控制渐近跟踪鲁棒控制

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基于参数双触发机制的不确定非线性系统自适应控制方法研究

基于参数双触发机制的不确定非线性系统自适应控制方法研究

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作者：王超重庆大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的发展,通过计算机计算并实施控制的系统的规模越来越大,这使得同一网络下计算机与被控系统之间的通信带宽资源变得愈发紧张。此背景下,能提高系统通信带宽利用率的事件触发控制方法理所当然地受到了学者们的广泛关注。... 详细信息

随着计算机技术的发展,通过计算机计算并实施控制的系统的规模越来越大,这使得同一网络下计算机与被控系统之间的通信带宽资源变得愈发紧张。此背景下,能提高系统通信带宽利用率的事件触发控制方法理所当然地受到了学者们的广泛关注。实际系统中所面临的多重不确定因素干扰影响使得事件触发控制的应用并非易事,直到近五年针对不确定非线性系统的自适应事件触发控制才有了初步发展。然而自适应机制中涉及到的自适应参数估计器通常需要实时更新,这意味着更多的通信资源将被占用。针对此问题,本文对参数双触发机制下的不确定非线性系统的自适应控制问题进行了深入研究,论文的主要研究内容如下:(1)针对一类输出约束和控制方向未知条件下的非线性严格反馈系统的控制问题,提出了基于固定阈值策略和相对阈值策略的两种自适应事件触发控制方案。有别于传统的自适应事件触发控制方法,所提出方案的控制器和参数估计器都是事件触发的,显著地减轻了计算负担和通信成本。所提出的两种控制方案均保证了闭环系统中所有信号的有界性,并且均使得系统的输出保持在约束范围内。更重要的是,这两种控制方案均避免了芝诺行为(Zeno Behavior)。值得一提的是,相比现有的相关成果,本文所考虑的非线性系统受到多重不确定性因素影响,同时系统非线性函数需满足Lipschitz连续性的严格假设条件被成功移除,使得设计方法更具普适性。最后数值仿真实验验证了研究所提出的自适应事件触发控制方案的有效性。(2)针对控制方向未知的系统,本文通过同时触发控制器和Nussbaum参数估计器,设计出有效的自适应事件触发控制方案,进一步减轻了未知控制方向下控制算法的计算负担和通信成本。本文针对三类不同的控制方向未知系统分别提出了三种自适应事件触发控制方案,这三种控制方案均保证了闭环系统中所有信号的有界性,并且均使得芝诺行为得以被避免。另外,所设计的控制算法不但适用于系统非线性函数不满足Lipschitz连续性条件的情况,而且适用于没有固定形式的非线性系统,进一步体现了所提出的设计方法的普适性。最后数值仿真实验验证了研究所提出的自适应事件触发控制方案的有效性。

关键词：不确定非线性系统自适应事件触发控制控制方向未知参数估计器触发

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不确定非线性系统的神经网络辩识与控制研究

不确定非线性系统的神经网络辩识与控制研究

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该项目对非线性系统神经网络辨识与控制进行了较全面系统的研究。主要有：利用遗传算法、MGS正交化方法优化小波网络结构；提出了有动态补偿能力的输入修正神经网络模型；改进了Elman网络，提出了用于训练网络的PID型动态反向传播算法... 详细信息

标准号: hg08027054

该项目对非线性系统神经网络辨识与控制进行了较全面系统的研究。主要有：利用遗传算法、MGS正交化方法优化小波网络结构；提出了有动态补偿能力的输入修正神经网络模型；改进了Elman网络，提出了用于训练网络的PID型动态反向传播算法；对仿射非线性系统提出神经网络和稳定滤波器组成的辨识模型及神经网络自适应控制；研究用投影算法和最小均方算法估计连续时滞系统未知参数；对滞环系统提出由非线性PID和滞环逆补偿组成的复合控制；对多输入多输出高阶连续非线性系统设计出高阶动态神经网络控制器；针对坦克火控系统研究模糊滑模控制、神经元复合控制和非线性PID控制，并在某主战坦克上进行验证，改善了调炮的平稳性、快速性和精度。

关键词：不确定非线性系统神经网络辩识控制

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不确定非线性系统的鲁棒H∞控制及应用研究

不确定非线性系统的鲁棒H∞控制及应用研究

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作者：杨富文邱公伟官建伟王武许顺孝福州大学

1、主要内容：(1)提出了一种求解具有结构不确定性系统的鲁棒H∞控制问题的新方法。同时研究具有时滞系统的H∞控制问题,并把结果推广到多时滞系统的H∞输出反馈控制问题。(2)提出了基于观测器的H∞降阶器设计方法和基于H∞优化设计的PI... 详细信息

标准号: 0501900131

1、主要内容：(1)提出了一种求解具有结构不确定性系统的鲁棒H∞控制问题的新方法。同时研究具有时滞系统的H∞控制问题,并把结果推广到多时滞系统的H∞输出反馈控制问题。(2)提出了基于观测器的H∞降阶器设计方法和基于H∞优化设计的PID调节器设计方法。(3)提出了鲁棒非易碎H∞控制,使控制器具有很强抗摄动能力。(4)提出了具有估计误差限制的优化估计算法,所估计的状态可以用于状态反馈控制。(5)把结果用于设计具有非线性特性的水轮机调速系统。2、技术特点：该项目的技术特点是理论与实际相结合的,采用各种先进的控制算法解决控制工程中急需解决的问题。3、国内外相关领域的作用、影响：发表论文10篇,其中4篇被EI收录,2篇被ISTP收录。并被国内主要刊物《自动化学报》等刊物的论文引用10次。

关键词：不确定非线性系统鲁棒H∞控制 PID调节器优化设计

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不确定非线性系统的稳定性理论和控制设计

不确定非线性系统的稳定性理论和控制设计

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作者：孙宗耀曲阜师范大学1

非线性系统的控制设计一直是控制理论领域中的研究热点和难点，广泛应用于机器人系统、电力系统、航天系统和生物化学系统等。与线性系统相比，非线性系统对系统的刻画更精确，且更能展示系统的本质特征。但除极少数情况外，还没有一套... 详细信息

非线性系统的控制设计一直是控制理论领域中的研究热点和难点，广泛应用于机器人系统、电力系统、航天系统和生物化学系统等。与线性系统相比，非线性系统对系统的刻画更精确，且更能展示系统的本质特征。但除极少数情况外，还没有一套通用的控制设计方法适用于非线性系统，往往只能针对某一类特定的非线性系统提出相应的控制设计方法。如今，随着面对的被控对象越来越复杂，信息化程度的需求越来越大，控制精度的要求越来越高，亟需发展更为有效的不确定非线性系统的控制策略。该项目研究了不确定非线性系统的有限时间/镇定和扰动抑制的若干重要问题，取得了一系列创新性研究成果。主要科学发现包括：(1)提出了针对非线性系统可有限时间镇定的一般性理论研究方法，填补了系统存在不确定性时有限时间控制方法的空白，实现了从传统有限时间控制方法到快速有限时间控制方法的质的飞跃。(2)提出了统一化的自适应镇定和扰动抑制方法，发现了时变反馈方案的可行性条件，解决了具有非仿射性且不能反馈线性化的非线性系统稳定性理论研究的若干关键科学问题。(3)提出了双占优方法，摆脱了现有文献构造的观测器依赖于输出函数和非线性函数的束缚，解决了一类具有未知时变连续输出函数的随机非线性系统的输出反馈全局镇定问题。 5篇代表性论文有4篇发表在控制理论国际公认的最具权威的顶级期刊Automatica，1篇发表在SCI一区期刊International Journal of Robust and Nonlinear Control。SCI总他引304次，单篇最高SCI他引111次，ESI高被引2篇。研究成果得到了国内外同行的广泛引用和高度评价，引用者包括加州大学副校长和塞尔维亚两院院士***、韩国科学和技术院院士Ju ***、第三世界科学院院士***、加拿大工程院院士***、新加坡IEEE分会主席***、中国台湾自动控制学会会士S.-***、中国工程院院士柴天佑、中国科学院院士段广仁以及20多位IEEE Fellow等。其研究成果被评价为“首次提出”、“主要解决了”、“有重大意义”、“起决定性作用”、“有深刻影响的”等。第一完成人孙宗耀是山东省泰山学者青年专家，山东省一流学科学术骨干，获山东省优秀博士学位论文，山东省优秀研究生指导教师和山东省优秀硕士学位论文指导教师，获山东省高等学校优秀科研成果一等奖2次。

关键词：不确定非线性系统稳定性理论机器人系统

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基于命令滤波技术的几类不确定非线性系统的自适应神经网络反步控制研究

基于命令滤波技术的几类不确定非线性系统的自适应神经网络反步控...

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作者：李玉林渤海大学

学位级别：硕士

在现实世界中，通过数学建模建立的大部分实际控制系统本质上都是非线性的，且由于外部环境扰动、系统建模时的不精确、参数的不确定性等，具有一定程度的系统不确定性。在过去的半个多世纪中，自适应神经网络反步控制，作为最有效的控... 详细信息

在现实世界中，通过数学建模建立的大部分实际控制系统本质上都是非线性的，且由于外部环境扰动、系统建模时的不精确、参数的不确定性等，具有一定程度的系统不确定性。在过去的半个多世纪中，自适应神经网络反步控制，作为最有效的控制器设计方法之一，被广泛应用于解决各种不确定非线性系统的控制问题中。值得注意的是，在传统反步法框架下，控制器设计是一种递归的过程，在每一步中都对上一个子系统设计一个虚拟控制函数，这将会导致虚拟控制器的反复微分，也就是“复杂性爆炸”问题。因此，本文将在已有工作的基础上，利用命令滤波技术对几类不确定非线性系统的自适应神经网络反步控制中的“复杂度爆炸”问题进行进一步的研究。主要研究内容如下：　　（1）针对具有未建模动态的不确定严格反馈非线性系统，提出了一种自适应神经网络跟踪控制方案，首先，设计观测器以估计系统的不可测状态。然后，结合命令滤波技术设计了自适应神经网络反步控制器。与此同时，为了减轻滤波器误差对系统控制表现的影响，建立了一个补偿机制。在Lyapunov稳定性理论下，基于小增益定理严格证明了闭环系统的输入-状态稳定性。最后，仿真实例表明，所设计的控制器可以保证闭环系统内全部信号保持有界，并且跟踪误差能够收敛到原点的一个小邻域内。　　（2）在第一部分结论的基础上，针对一类具有时变全状态约束和非对称输入饱和的不确定随机非线性系统，提出了一种自适应有限时间跟踪控制方案。其中，使用有限时间命令滤波器解决了由虚拟控制反复微分而产生的“复杂性爆炸”问题，然后，通过在反步过程中构造时变障碍Lyapunov函数，使得所提出的控制方案不仅能够使系统输出在有限时间内跟踪参考信号，且所有状态都能保持在约束范围内。最后，基于随机有限时间稳定性理论，分析了闭环系统的依概率有限时间稳定性。并且通过仿真实例验证了所提出的控制策略的有效性。　　（3）我们在前两部分研究方法的基础上，针对一类具有全状态约束和死区输入的不确定分数阶非严格反馈非线性系统，提出了一种基于事件触发的自适应神经跟踪控制策略。通过采用分数阶命令滤波技术，避免了在反步过程中分数阶导数的迭代运算。同时，利用带有动态阈值的事件触发机制提高了控制信号的传输效率。该方法不仅实现了控制目标，而且是对整数阶非线性系统反步控制的进一步推广。数值仿真结果证明了该方法有效性。

关键词：不确定非线性系统自适应神经网络反步控制命令滤波误差补偿时变障碍Lyapunov函数

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