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针对一类单输入单输出非仿射非线性系统,提出了基于观测器的自适应模糊输出反馈控制。该算法通过构造线性误差观测器估计系统输出误差和系统状态,利用估计状态变量和估计输出误差变量设计自适应控制律,采用模糊逻辑系统在线消除非线性系统中的不确定模型,引入监督控制消除系统逼近误差和外界干扰,并利用Lyapunov方法严格证明了在该控制律作用下闭环系统所有信号一致最终有解,闭环系统的输出能最终跟踪期望输出。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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传统的Backstepping自适应控制方法需要对虚拟控制律进行求导,从而导致“计算复杂性膨胀”。动态平面控制技术能够克服这一缺陷。将这一技术扩展到一类具有参数严格反馈形式的不确定非线性系统输出跟踪,这类系统同时包含线性参数和未知非线性函数两种不确定性。所设计的控制算法比现有算法大大简化,解决了“计算复杂性膨胀”问题;运用Lyapunov理论证明了闭环系统一致最终有界,仿真结果表明了算法的有效性。 相似文献
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一类非线性系统的执行器组合故障自适应容错控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类具有执行器组合故障的多输入单输出非线性最小相位系统提出了自适应容错跟踪控制方案。考虑系统执行器卡死和部分失效组合故障,基于微分几何反馈线性化,设计了模型参考自适应容错控制算法。设计的控制律能够保证系统在执行器故障时闭环系统稳定,而且渐近跟踪给定的参考信号。仿真结果表明了所提方法的有效性。 相似文献
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未知非线性系统的神经网络跟踪控制与仿真研究 总被引:6,自引:0,他引:6
应用输入/输出反馈线性化方法和李亚普诺夫方法,研究了一类具有未知非线性函数的非线性动态系统的自适应鲁棒输出跟踪控制问题。首先通过坐标变换和输入变换,将非线性系统变换为部分线性可控系统。接着采用多层前向神经网络来逼近未知非线性函数,网络的权值根据李亚普诺夫原则来在线修正,这样就克服了多神经网络控制系统中存在的稳定性问题。同时,为了减少权值学习时间,应用遗传算法预先离线训练网络权值。最后提出了一个基于神经网络建模的自适应鲁棒控制律,给出了李亚普诺夫意义下的稳定性证明。所提出的控制律可确保相应闭环系统的状态及跟踪误差一致最终有界。所给的Van der pol系统的例子说明了所提控制方案的有效性与鲁棒性。 相似文献
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针对含有时变和时不变未知参数的高阶非线性系统,利用分段积分机制,提出了一种新的自适应重复学习控制方法,该方法结合了反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过引进微分-差分参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使广义跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零,通过构造Lyapunov函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的有效性和可行性. 相似文献
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针对一类含有未知时变时滞的不确定非线性系统,提出了一种自适应模糊控制方案.系统不确定项通过模糊逻辑系统辨识,未知时变时滞由参考信号代换,估计误差上界和构造Lyapunov-Krasovskii范函的方法相结合处理辨识误差和时滞代换误差.证明了闭环系统所有信号一致半全局有界(SGUUB),通过调节设计参数可以实现任意的跟踪精度.对含有滞后循环蒸汽的化学反应堆的实例仿真结果进一步说明了方案的可行性. 相似文献
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针对不可控不可稳定线性化的非线性系统,研究了鲁棒自适应输出机动控制问题。在未知时变参数的界未知的情况下,利用增加幂积分技术和鲁棒递推设计方法,构造了光滑自适应机动控制器。该控制器不仅能使闭环系统的输出以任意小的跟踪误差跟踪理想的参考路径,而且沿该路径还满足一定的动态任务,即可以使跟踪速度以任意小的误差跟踪预先给定的理想速度。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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非匹配不确定非线性系统的鲁棒自适应控制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对一类非匹配不确定非线性系统,研究了一种适用于输出跟踪的鲁棒自适应控制器设计新方法。结合反演设计方法和"σθ-修改"参数自适应技术所设计的控制器,对非匹配的未知参数和非参数有界不确定项具有强鲁棒性。该控制器不仅能保证闭环系统所有信号有界,且能使跟踪误差以指数速度收敛到零的小邻域内。计算机仿真算例证实了理论结果的可行性和有效性。 相似文献
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Adaptive neural network tracking control for a class of unknown nonlinear time-delay systems 总被引:2,自引:0,他引:2
Chen Weisheng & Li Junmin Dept. of Applied Mathematics Xidian Univ. Xi’an P. R. China 《系统工程与电子技术(英文版)》2006,17(3):611-618
1 .INTRODUCTIONNeural network (NN) control has made great pro-gress in past decades[1 ~4]. In Ref .[1] , adaptivebounding design technique was applied to adaptiveneural control for a class of strict-feedback nonlin-ear systems . The requirement of a known boundon the network reconstruction error was removed.By introducing an integral Lyapunov function,anadaptive NN control approach was proposed forunknown strict-feedback nonlinear systems[2],where the controller singularity problem was … 相似文献
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Chen Weisheng & Li Junmin Dept. of Applied Mathematics Xidian Univ Xi’an China 《系统工程与电子技术(英文版)》2006,17(4):846-852
1. INTRODUCTION The presence of time delay has a significant effect on system performance and destroys the stability of closed-loop system[1]. Therefore, the study on time-delay systems has important practical significance. Recen- tly,considerable progress has been made in this field[1~10]. According to the dependency of the designed contr-oller depends on the time delay, the control approa-ches for time-delay systems can be classified into two categories: delay-dependent[2~3,10] and dela… 相似文献
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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。 相似文献
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Chunling WEI Yuqiang WU Shumin FEI 《系统科学与复杂性》2007,20(1):75-84
This paper deals with the adaptive practical output maneuvering control problems for a class of nonlinear systems with uncontrollable unstable linearization. The objective is to design a smooth adaptive maneuvering controller to solve the geometric and dynamic tasks with an arbitrary small steady tracking error. The method of adding a power integrator and the robust recursive design technique are employed to force the system output to track a desired path and make the tracking speed to follow a desired speed along the path. An example is considered and simulation results are given. The proposed design procedure can be illustrated by the use of this example. 相似文献
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结合高增益观测器,针对相对阶为n的非线性系统,设计了神经网络自适应控制器。利用Lyapnov定理获得了神经网络权值的更新律和控制器的控制律,从而确保了整个闭环系统的稳定性和有界性。由于神经网络不需任何的离线训练,因而该控制器能够广泛应用于一大类非线性性系统的控制中。仿真结果验证了控制方案的有效性。 相似文献
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考虑一类非线性不确定系统的直接自适应变论域模糊滑模控制问题。根据跟踪误差在线调整伸缩因子,使变论域模糊系统一致逼近被控对象中的非线性部分。通过引入鲁棒自适应控制器,消除了模糊建模误差,提高了系统的动态性能。给出了系统自适应参数的调整律,并基于Lyapunov理论证明了闭环系统一致稳定。最后,将该算法用于近空间飞行器(near space vehicle, NSV)姿态控制系统的设计,仿真结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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针对一类带摄动的严格反馈非线性系统,基于后推设计方法,利用第一类模糊系统的逼近能力,提出了一种新的直接自适应控制方案。该方案中引入连续鲁棒项对系统的摄动部分进行抑制,并在自适应律中利用了leakage项以防止参数漂移。通过理论分析,证明了闭环系统是半全局一致终结有界的,跟踪误差收敛到一个小的残差集内。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献