基于RBF神经网络的鲁棒滑模观测器设计

针对非线性不确定性系统,提出一种鲁棒滑模观测器。所提出的鲁棒滑模观测器通过滑模与相应的控制策略来实现。设计参数的选取不需要求解大量方程,同时能保证对系统的非线性不确定性具有鲁棒性,系统中不确定性的上界值采用RBF神经网络进行自适应学习。通过设计滑模,可以调整观测器跟踪系统状态的收敛速度,使状态估计达到预期的指标。仿真结果验证了提出方法的有效性。     

非线性微分〖CDF*2〗代数系统的自适应状态观测器设计

针对非线性微分-代数系统,给出了可观性判据,提出了基于非线性微分-代数方程的自适应状态观测器设计方法。根据状态观测器工作点变化在线配置极点,获得合适的观测器的反馈增益阵,保证观测器在大范围内稳定工作。理论分析了存在模型误差时观测器的鲁棒性,证明如果模型稳态无差,观测器也是稳态无差的。以化工过程中的典型微分-代数系统为例,仿真结果证明了用该方法设计的观测器能够稳定收敛到状态真值,具有较好的动态性能。     

非线性松动转子密封混沌系统状态观测器方法

应用Muszynska非线性密封力模型,建立在气流激振力作用下的松动转子系统耦合动力学方程。根据状态观测器理论给出状态观测器控制对应算法。利用此方法对松动转子密封系统进行了仿真研究,研究结果表明,基于状态观测器的混沌反馈控制方法具有很强的稳定控制能力,该方法适合于被控系统的混沌状态不可能全部直接测量,或状态反馈不可能物理实现的情况下,用重构状态代替真实状态组成状态反馈,将系统调整到正常的工作状态。为旋转机械的理论设计和故障动态监测提供了理论依据。具有重要的实际工程应用价值。     

飞行器自适应反推Terminal滑模轨迹跟踪控制

飞行器非线性动力学模型通常包含由未知外界干扰和未建模动态构成的非匹配不确定性。针对建立的飞行器纵向运动仿射非线性模型,提出了一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)的自适应反推非奇异终端滑模(adaptive backstepping nonsingular terminal sliding mode,AB-NTSM)轨迹跟踪控制方法。设计非线性干扰观测器对未知干扰进行观测补偿,无需干扰上界先验知识。设计未建模动态自适应律,提高控制器对系统不确定性的鲁棒性。对3种不同情况的仿真表明,干扰观测器能够实现对不同干扰精确观测,仅在干扰突变时有较大观测误差。在不确定性影响下,采用提出的控制方法,系统能够实现对指定轨迹的稳定跟踪,并有效消除控制信号的抖振。     

非线性挠性结构的神经网络变结构控制

针对非线性挠性结构的模态截断 ,模型不精确与不确定性 ,以及非线性特性 ,采用了神经网络与变结构相结合的控制方法 ,针对线性化部分设计变结构控制器 ,把模型不确定性以及非线性部分作为干扰 ,用神经网络辨识切换函数的实际值与理想值之差 ,该差值反映了模型与实际系统的差别。该方法对摄动具有很强的鲁棒性 ,大大减小了系统在切换面上的抖动。针对挠性结构的模态不可测性 ,以及传感器的失误概率随其数量的增大而迅速增大的特性 ,采用了神经网络观测器观测系统状态。     

一类非线性大系统的鲁棒变结构观测器

研究了一类具有结构和参数不确定性的非线性关联大系统状态观测器设计问题。在假定非线性系统的线性部分是可观测、不确定性和关联项满足Lipschitz条件的情况下,利用变结构控制的思想提出了一种非线性状态观测器设计方案,并证明了该观测器的指数收敛特性。所设计的观测器对结构和参数不确定性具有较强的鲁棒性。最后给出仿真研究说明了所提方法的有效性。     

一类基于神经网络非线性随机系统自适应滤波

给出非线性MIMO随机系统可观性定义和条件，将非线性SISO确定性系统局部可观性理论拓展到非线性MIMO随机系统，基于这一理论在系统模型和噪声统计未知情况下，提出一类基于神经网络的非线性离散随机系统自适应滤波器的设计方法，考虑过程方程的动态特性和输出方程的静态特性，设计了动态神经网络作为系统的滤波器，前馈神经网络作为系统的输出预报器，充分利用已知观测信息训练两个神经网络，从而提高了状态估计的精度，该方法克服了扩展Kalman滤波要求模型和统计特性精确已知的不足，仿真例子验证了所提出的估计方法的有效性。     

输入约束下的浮力调节式UUV变深控制

针对浮力调节机构约束下无人水下航行器(unmanned underwater vehicle, UUV)的变深控制问题, 提出一种基于正交神经网络饱和补偿器的自适应动态面控制方法。首先,建立考虑执行机构动态特性的UUV数学模型。在此基础上, 采用反步法和非线性跟踪微分器设计动态面控制器, 同时引入线性扩张状态观测器(linear extended state observer, LESO)在线估计浮力变化与模型不确定性引起的干扰, 继而在控制器中进行补偿。然后,基于正交神经网络设计饱和补偿器, 并证明闭环系统所有误差一致最终有界。仿真结果表明, 与现有的动态面控制方法相比, 所提方法在浮力调节机构约束下, 具有较好的动态性能与稳态精度。     

一类化工过程自适应状态观测器的设计

提出了一种非线性系统自适应状态观测器的设计方法。根据系统工作点的变化在线配置极点,选取合适的反馈增益矩阵,无论如何选取状态观测器的初值,都能保证观测器在大范围内稳定工作。理论分析了存在模型误差和噪声干扰时观测器的鲁棒性。在CSTR上的仿真结果证明,用该方法设计的观测器能够稳定收敛到状态真值,并且对模型失配和噪声干扰有一定的抑制能力     

非线性不确定时滞系统观测器型鲁棒无源控制

将无源性概念引入到非线性不确定时滞系统中,研究了带有时滞和不确定性的非线性系统的鲁棒无源控制问题.首先,利用多层神经网络近似代替系统中的非线性部分,采用线性微分包含(LDI)技术来线性化该非线性环节.其次,基于LDI模型,构造适当的状态观测器和反馈控制器,利用Lyapunov稳定理论,通过一定的矩阵变换,将设计问题转化为线性矩阵不等式(LMI)的可行解问题.从而使控制器的设计简单易行.接着,引入无源化的损耗指标,给出具有指定损耗指标的鲁棒无源控制器设计方法.最后以Lo-gistic混沌系统为例进行仿真试验,结果表明该设计方法的有效性.     

一类非线性系统观测器设计的新方法

研究一类非线性系统的观测器设计问题。应用微分中值定理转化误差动态系统为等价系统。使用凸理论并结合构造Lyapunov函数,给出非线性误差动态渐近趋于零的三个充分条件,并提出观测器增益矩阵的构造方法。提出的方法既能用于连续非线性系统,也可用于离散非线性系统。最后,通过一个数值例子验证了所得结果的有效性。     

基于观测器的非线性系统直接自适应模糊控制

针对状态不可测的一类不确定非线性系统,利用模糊系统的逼近能力,提出一种基于观测器的直接自适应模糊控制方案。该方案通过引入观测量的调制函数,使得模糊系统的输入集在有界闭区域上,从而取消了观测量有界的假设。利用Kalman Yacubovitch Popov定理及李亚普诺夫函数,证明了闭环控制系统所有信号是有界的,跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一类非线性切换系统基于观测器的稳定性分析

针对在实际工程系统中状态不可观测的困难,考虑了同时包含李普希兹非线性干扰项和不确定项的切换系统的稳定性问题.在一定的假设条件下,讨论了系统的滑模观测器.在不确定项满足匹配条件的情况下,基于滑模观测器的设计,利用多李亚普诺夫函数方法得到了保证误差切换系统渐近稳定的充分条件,所设计的滑模观测器成为切换系统的渐近稳定的观测器.这为非线性切换系统利用观测器进行稳定性分析提供了一个新视角.最后通过仿真算例验证了所提方案的正确有效性.     

基于递归神经网络的伺服系统自适应反步控制

针对伺服系统的系统参数摄动和非线性动态摩擦补偿问题,提出基于递归神经网络(RNN)的自适应反步控制(RNABC)系统设计方法.RNABC系统由反步控制器和鲁棒控制器组成,反步控制器包含RNN不确定观测器,鲁棒控制器则用来消除由于引入不确定观测器而带来的逼近误差.由于自适应反步控制的自适应律源于Lyapunoy函数的,因此系统的稳定性得到了保证.仿真结果表明,对于系统参数摄动和非线性摩擦干扰RNABC能使伺服系统具有很好的跟踪性能.     

Robust H∞ control for a class of nonlinear singular system with uncertain parameters

The static output feedback H∞ control is explored for a class of nonlinear singular system with norm-bounded uncertainty. On certain suppose, the zero solution asymptotically stability is analyzed by means of Lyapunov function and Lyapunov stability theory. Based on which, a sufficient condition is presented such that the system is zero solution asymptotically stable and has H∞ norm constraint γ. Then, the static output feedback H∞ controller is designed to guarantee the resulting closed-loop system has the same performance. Finally, an example proves the effectiveness of the conclusion.     

Robust fault diagnosis with disturbance rejection and attenuation for systems with multiple disturbances

The fault diagnosis problem is investigated for a class of nonlinear neutral systems with multiple disturbances.Time-varying faults are considered and multiple disturbances are supposed to include the unknown disturbance modeled by an exo-system and norm bounded uncertain disturbance.A nonlinear disturbance observer is designed to estimate the modeled disturbance.Then,the fault diagnosis observer is constructed by integrating disturbance observer with disturbance attenuation and rejection performances.The augmented Lyapunov functional approach,which involves the tuning parameter and slack variable,is applied to make the solution of inequality more flexible.Finally,applications for a two-link robotic manipulator system are given to show the efficiency of the proposed approach.     

混沌系统的一种新型模糊控制方法

基于T-S模糊动态模型,针对气象学中的Lorenz混沌系统设计出一种新型的模糊控制器和模糊观测器,均采用分段Lyapunov函数法进行设计,即对每一个子系统选一个Lyapunov函数,系统总的Lyapunov函数为各个子系统的加权和。避免了并行分配补偿法(PDC)中求解公共正定矩阵P的困难,进一步减少了设计中的保守性,扩大了解的范围。并就其稳定性问题进行了研究。得出了系统全局渐近稳定的条件。模糊观测器的设计解决了系统状态不能直接测量的问题。通过对Lorenz混沌系统的仿真,证明了该方法的有效性。该方案也适合其他类型的非线性系统,有实际应用价值。     

基于高增益观测器的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类有界的不确定非线性系统,基于高增益观测器并结合自适应模糊逻辑系统和滑模控制,提出了一种基于高增益观测器的自适应模糊滑模控制方案。该方案不需要系统状态可测的条件,而是通过设计高增益观测器来估计系统的状态并能保证观测误差一致最终有界。基于李亚普诺夫函数方法,给出了自适应模糊滑模控制律以及在线调节的参数自适应律。所提出的控制方案不但能使闭环系统稳定,而且保证了跟踪误差的一致最终有界性。仿真结果进一步验证了该控制方案的实用性和有效性。     

不确定广义系统的观测器设计

针对含仿射型不确定广义系统状态的观测器设计问题,利用不确定广义系统的已知信息通过插值法为不确定广义系统设计一个奇异全阶观测器,而且此观测器是仿射二次稳定的。观测器的状态和增益矩阵通过参数的线性插值得到,估计误差通过仿射参数独立的Lyapunov函数确定,且系统重构误差是仿射二次稳定的。给出数值仿真算例验证该算法的有效性。