一类不确定非线性系统的鲁棒自适应模糊控制

针对一类具有未知控制增益符号的不确定非线性系统。基于模糊系统的逼近能力，利用Nussbaum函数的性质，提出了一种自适应模糊控制器设计的新方案．该方案取消了函数控制增益符号已知这一条件，并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响．理论分析证明了闭环系统的有界性和跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方法的有效性．     

一类具有未知控制方向非线性时滞系统的输出反馈镇定

针对一类具有未知控制方向的非线性时滞系统, 利用Backstepping技术, 并引入Nussbaum增益函数, 给出了系统输出反馈镇定的构造性方案.所设计的光滑控制器使得闭环系统的所有信号有界, 且系统的状态收敛到零.     

非仿射纯反馈非线性切换系统自适应控制

针对一类单输入单输出的非仿射纯反馈非线性切换系统,研究了一种在任意切换下的自适应控制策略.首先,引入中值定理处理系统的非仿射特性问题,并利用径向基函数神经网络逼近系统的未知非线性动态.然后,采用Nussbaum函数处理系统控制增益未知的问题,且在反演设计的每一步引入低通滤波器以解决"微分爆炸"问题.最后,基于共同Lyapunov函数设计状态反馈控制器,并分析闭环系统的稳定性.所设计的控制器避免了切换发生时控制参数跳变和调节参数过多的问题,减少了计算负荷,可以保证闭环系统所有信号半全局一致有界,且跟踪误差可收敛到原点的一个较小邻域.仿真结果验证了控制策略的有效性.     

具有未知控制方向的自适应神经网络控制

讨论了一类具有未知死区模型和未知函数控制增益的SISO非线性系统的自适应神经网络控制问题.根据滑模控制原理,并利用Nussbaum函数的性质,提出了一种自适应神经网络控制器的设计方案.该方案取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件.通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响.理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,且跟踪误差收敛到零.     

控制方向未知的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类带有未知外部扰动及控制方向的不确定非线性系统设计自适应模糊滑模控制器,利用Nussbaum函数估计系统未知的控制方向.模糊系统的输入为跟踪误差而不是系统状态向量,这样能提升控制器对误差变化的灵敏度.基于Lyapunov稳定性理论设计系统可调参数的自适应规则,该控制器能保证闭环系统稳定性并且跟踪误差及其各阶导数渐近趋于原点.数值仿真的结果也验证了该方法的有效性.     

增益受限参数不确定分数阶混沌系统同步

将Nussbaum增益控制引入分数阶混沌系统,解决分数阶混沌系统在存在控制方向未知、参数不确定、增益受限情况下的同步控制问题;选取一类稳定的分数阶积分滑模面,结合整数阶Nussbaum增益控制方法与自适应滑模变结构控制理论,设计一种Nussbaum增益受限自适应同步控制器,并且利用其实现了分数阶Chen系统和分数阶Rssler系统的混沌同步控制。数值仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

具有未知死区和增益符号的自适应神经网络控制

针对一类具有未知死区和未知控制增益符号的单输入单输出非线性系统,根据滑模控制原理,并利用Nussbaum函数的性质,提出两种自适应神经网络控制器的设计方案. 通过引入示性函数,提出一种简化死区模型,取消了死区模型的倾斜度相等的条件. 通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响. 理论分析证明闭环系统是半全局一致终结有界. 仿真结果表明该方法的有效性.     

高超声速飞行器模糊自适应动态面容错控制

针对输入饱和下高超声速飞行器发生执行机构损伤故障并存在参数不确定的情况,提出了一种基于Nussbaum增益技术的模糊自适应动态面容错控制策略.对于飞行器的高度和速度子通道,分别设计了动态面和动态逆控制器.利用双曲正切函数逼近飞行器的输入饱和特性,并基于中值定理将其转化为控制输入的仿射形式.对于损伤故障和参数不确定导致的控制增益未知问题,通过引入Nussbaum增益技术既保证控制系统稳定,又可以避免控制器奇异问题.通过设计模糊自适应系统,在线逼近包含不确定参数与饱和逼近误差的未知函数项,且引入范数估计思想,使得每个模糊系统仅包含一个自适应参数,以减小计算量.稳定性分析证明了闭环控制系统的半全局一致最终有界性,仿真结果验证了该容错控制算法的有效性.     

基于切换拓扑的网络化多智能体系统领导跟随H_∞一致性

研究网络化多智能体系统在切换拓扑下的领导跟随H∞一致性问题.考虑有界网络诱导时延的影响,提出一个基于采样数据的一致性控制协议.基于此协议,领导跟随H∞一致性问题转化为带有区间时变时延的误差切换系统的H∞控制问题.基于时延上下界构造分段的Lyapunov-Krasovskii泛函,得到各个子系统的控制器设计判据,多智能体系统在所设计的控制器和切换规则的作用下实现领导跟随H∞一致.最后,通过一个仿真例子验证所提方法的有效性.     

Leader-following多智能体网络分布式编队控制

针对多智能体固定拓扑网络,考虑无时延和有时延两种情况,研究了多智能体网络的分布式编队控制协议.首先,针对无通信时延的多智能体网络,提出了分布式编队控制协议,利用Lyapunov稳定理论,给出了协议有效的充分条件.然后,考虑时变通信时延,利用Lyapunov-Krasovskii函数证明了协议的有效性.最后,利用仿真实验证明了所设计协议的有效性.本文的创新点是对二阶多智能体网络设计分布式编队控制协议时考虑了速度一致性.     

一类受到未知外部干扰的多智能体系统学习协同控制

针对一类受到未知外部干扰的多智能体系统,在迭代学习控制框架下,结合自适应控制,首先设计了具有微分型参数自适应律的时变增益,同时,为了补偿未知外部干扰,设计了辅助控制器;通过构造复合能量函数,基于类Barbalat引理,证明了区间[0,T]上的完全一致性.其次,借助坐标变换,将编队问题转化为一致性问题.最后,通过一个仿真算例验证了所提算法的有效性.     

随机多智能体系统一致增益问题分析

在随机多智能体系统一致增益函数为一常数函数不满足鲁棒性条件下,把现有文献中一致稳定性鲁棒性增益条件加以拓展,得到了保证系统趋于一致稳定性的新条件,分析了随机多智能体系统一致稳定性问题.运用代数图理论和随机稳定性理论,把随机多智能体系统的一致稳定性问题通过系统变换转化为闭环随机多智能体系统状态差为变量的随机微分方程的稳定性问题;然后运用随机稳定性系统理论来分析闭环随机多智能体系统状态差系统是一致稳定的,从而得到了随机多智能体系统一致稳定性的条件.最后通过实例来验证所提系统的可行性和有效性.     

事件触发脉冲控制下二阶多智能体系统的领导跟随一致性

针对二阶多智能体系统,研究事件触发脉冲控制下的领导跟随一致性问题.不同于事件触发采样控制策略, 设计的控制协议要求每个智能体只有在状态误差超过规定的上界时刻才会施加控制,即事件触发脉冲控制.通过构造合适的事件触发函数, 借助于Lyapunov稳定性理论, 代数图理论、不等式技术给出二阶多智能体系统的一致性判据, 并排除多智能体系统的Zeno行为.通过数值算例验证所提出的控制方案的有效性.     

受干扰的多智能体系统的固定时间双边一致性

为了研究多智能体系统在受干扰条件下的固定时间双边一致性问题,基于代数图论和固定时间稳定性定理,设定一个新的控制协议,使得受干扰的多智能体系统能够实现固定时间双边一致,并且给出了多智能体系统实现固定时间双边一致的收敛时间的上界。最后通过Matlab仿真,验证了所给出协议的有效性。     

时滞环境下具有不确定参数群系统的鲁棒一致性

研究了普通线性群系统在存在时延和不确定参数条件下的鲁棒一致性问题。首先结合分布式PID控制和静态输出反馈提出一种新的一致性协议;然后引入描述符方法将闭环系统的微分方程转化为描述符模型,通过变量转换将一致性问题转化为渐近稳定问题;构造Lyapunov-Krasovskii泛函,基于线性矩阵不等式(LMI)给出了鲁棒控制器的设计方法。仿真结果表明：系统的结构拓扑图在存在全局可达节点的条件下,通过选择合适的PID参数,系统可实现一致性,且不确定参数会对系统的运动轨迹产生影响,通过与基于PD控制的一致性协议对比结果可知本文提出的一致性协议使得群系统收敛速度更快,鲁棒性更强。     

一种控制增益函数未知的自适应模糊控制

针对一类控制增益函数未知的、含有不确定项的非线性系统,为实现其跟踪控制目标,提出了一种鲁棒直接自适应模糊控制方法.该方法仅要求控制增益函数为有界函数,用广义模糊双曲正切模型逼近一个与控制增益函数无关的新颖的等价控制器,并为消除系统中的不确定项和逼近误差设计了一个双曲形式的鲁棒补偿控制项,从而保证了系统跟踪误差收敛到原点的一个小的邻域内,且所有的变量一致有界,控制输入平滑没有抖振.利用Lyapunov函数证明了该算法的有效性,并用倒立摆仿真实例进行了验证.     

不确定分数阶非线性多智能体系统的鲁棒一致性

研究了具有分数阶动力学特性的不确定非线性多智能体系统的鲁棒一致性问题.利用分数阶系统的等价频率分布模型和李雅普诺夫稳定性理论,证明了在一致性控制协议的作用下,当反馈增益矩阵满足一定的线性矩阵不等式条件时,系统中的智能体最终趋于所给定的目标状态.运用分数阶微积分的预估—校正算法进行数值仿真,验证了理论分析的有效性和可行性.     

基于事件触发的非线性多智能体系统一致性

针对有向网络拓扑下具有非线性动态的多智能体系统,提出了基于事件触发的一致性控制协议;在实际的多智能体系统中,每个智能体的机载电池的容量和数量是有限的,基于事件触发的一致性协议能够有效地减少智能体控制器的更新次数,从而节约有限的计算资源;智能体的触发时刻由智能体的触发条件所确定,每个智能体只在触发时刻才更新自己的控制器;首先研究了集中式的一致性控制协议,主要利用矩阵理论的方法将一致性问题转化为微分方程的稳定性问题,得到了系统达到一致性的条件;然后研究了分布式的一致性控制协议,在协议中每个智能体只需利用邻居智能体的状态;利用Lyapunov稳定性理论证明了所设计的两个协议能够解决一致性问题,而且不会出现Zeno现象;最后,仿真实例验证了理论结果的有效性。     

具有通信时延下多无人机编队控制

 针对具有二阶动力学特性多无人机系统模型,在具有通信时延及编队构型时变的情况下,本文提出了一种基于一致性理论的编队控制算法。首先将多个无人机的时变编队控制问题转换成闭环系统的渐近稳定问题;然后通过构造Lyapunov-Krasovskii 函数,并以线性矩阵不等式（linear matrix inequality）的形式给出多无人机编队系统时变编队稳定的充分条件;最后以被视为质点的多无人机系统为例进行了仿真验证。结果表明：当通信时延、控制协议参数等满足稳定条件时,文中提出的编队控制算法能使多无人机编队系统形成期望的时变编队队形。