Lipschitz非线性系统未知输入观测器设计

针对观测器匹配条件不满足情况下的Lipschitz非线性系统状态估计和未知输入重构问题,提出了一种未知输入观测器设计方法.首先,通过构造辅助输出向量,突破了观测器匹配条件的限制,并设计高阶、高增益滑模微分器实现对辅助输出向量及其微分的精确估计;之后,在辅助输出及其微分精确估计的基础上,设计具有滑模控制律和自适应调节律的自适应鲁棒滑模观测器,并提出了一种未知输入重构方法.该观测器设计方法不需知道Lipschitz常数,其大小可通过自适应调节律调节,且信息重构具有避免直接使用系统输出微分的优点.仿真结果表明,所设计的未知输入观测器不仅在观测器匹配条件不满足情况下可以实现对状态的渐进估计以及对未知输入重构之目的,而且自适应调节律能够在约5 s时间内实现对Lipschitz常数的自适应调节.     

基于代数方法的全维故障检测观测器设计

针对伴有不匹配未知干扰的线性时不变系统,将全维观测器的设计方法和未知干扰建模技术相结合,设计出对未知干扰解耦的故障检测观测器.首先,采用代数建模技术将匹配未知干扰从未知干扰中分离出来,剩余的干扰部分即为不匹配未知干扰;然后,依据先验知识对不匹配未知干扰代数建模,构建出一个满足秩条件的增广系统;最后,针对增广系统,设计全维故障检测观测器,并构造对未知干扰鲁棒且对故障敏感的残差.将所提方法应用于一类垂直起降直升机系统,并对系统模型进行仿真.仿真结果表明所提出的全维故障检测观测器是有效的.     

基于逼近误差的非线性自适应模糊控制

针对一类单输入单输出不确定非线性系统,提出了一种稳定的自适应模糊控制方法·该方法不需要系统状态可测的条件,而是通过设计模糊状态观测器来估计系统的状态·系统的未知非线性项通过模糊逻辑系统进行逼近,且逼近误差满足一定的有界条件,根据李雅普诺夫方法对系统进行分析,得出相应的参数自适应律·该方法不但能保证跟踪误差收敛于原点的一个小的邻域内,而且所涉及到的变量一致有界·仿真结果验证了此方法的有效性与正确性·     

基于观测器的不匹配未知输入系统的滑模控制

对具有不匹配时变未知输入的线性系统,研究了基于观测器的滑模控制器设计方法.首先,设计了一种与控制输入无关、能直接抵消未知输入影响的降维观测器.通过该观测器估计系统状态,并提出了一种未知输入代数重构方法,进而利用高增益滑模观测器给出了未知输入一阶微分的渐近估计方法.最后,提出了一种基于系统状态估计、未知输入重构及未知输入一阶微分估计滑模控制器新的设计方法,并通过仿真分析,论证了该方法的可行性和正确性.     

基于未知输入观测器的不匹配干扰系统滑模控制

针对具有不匹配未知干扰的非线性系统,研究基于状态估计和未知输入重构的控制问题.在状态可测和未知干扰已知假设下,提出了一种新滑模控制器设计方法,以达到输出渐近稳定;通过设计一种未知输入观测器,对系统的时变未知输入进行重构;基于高增益滑模观测器对未知干扰的微分和系统的输出微分信息进行了有限时间内的精确估计;设计了一种新的基于观测器的控制策略,并论证其可行性.利用一个实际模型验证该控制器的有效性.     

一类MIMO系统的自适应模糊观测器设计

针对一类MIMO非线性状态不可测系统,提出一种基于观测器的自适应模糊控制方法。该方法应用＂主导输入＂的概念,同时考虑了函数逼近误差和系统外扰的存在,假设了该系统逼近误差和系统外扰有界但界未知的情况;并探讨了自适应模糊控制器的参数自适应律由跟踪误差和逼近误差共同进行调节。基于李亚普诺夫函数证明了闭环系统的所有信号是有界的,并且跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

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.     

不确定非线性系统SISO的综合终端滑模跟踪控制器及扩展状态观测器

对带有线性动力学性能和非线性动力学性能及带有系统内部不确定因素和外界扰动因素的单输入单输出系统,本文给出了终端滑模跟踪控制方法。由于该系统状态难以测量,本文将系统内部未知的复杂非线性动力学因素及系统外界扰动因素统称为"总扰动",并视其为系统模型的增广状态。该增广状态及系统状态可以通过一个线性扩展状态观测器同步评估出来。本方法的特点是设计这样一个观测器以保证近似误差一致最终有界于一个半径为设计参数的函数的球内,该球半径可以通过优化设计参数达到任意小的程度。基于所设计的线性扩展状态观测器的输出,文中给出了保证系统输出密切跟踪所需信号的终端滑模控制器,数值模拟的结果表明所给出的控制器是有效的。     

非线性系统的自适应输出反馈优化跟踪控制

针对只有输出信号可测且不可测状态与未知非线性函数相关,同时还受到外部扰动的非线性系统,提出了一种自适应神经网络动态面优化控制方法,旨在解决该类非线性系统的输出反馈跟踪问题。首先,构建了基于径向基函数神经网络的状态观测器,保证其观测误差可渐进收敛至0;其次,利用动态面技术设计了自适应输出反馈控制律;最后,利用最速下降法选取了最优控制参数,优化了控制输入和跟踪性能,减轻了控制参数整定的工作量。该方法能够保证闭环系统所有信号半全局一致有界,而且通过引入性能函数和跟踪误差转换,保证系统输出具有指定的跟踪性能,改善了控制系统的过渡性质。仿真结果表明:设计的状态观测器较准确地实现了对系统信号的估计,跟踪误差信号幅值始终不超过0.02,控制参数优化后的输入信号幅值明显减小,验证了该控制方法的有效性。     

一类未知输入系统的降维观测器设计

在观测器匹配条件不满足的情况下, 针对一类线性时不变系统,探讨了一种降维观测器设计的问题.基于输出对未知输入相关度的概念,构造辅助输出,使得匹配条件得以满足.在假设辅助输出可测时提出了一种降维观测器的设计方法.实际上,辅助输出不完全可测,使用高增益观测器观测的辅助输出估计值代替辅助输出设计降维观测器.状态估计误差在特定的封闭球体内最终一致有界,通过改变观测器参数可以调节封闭球体的半径.对一个五阶系统设计降维观测器,仿真结果表明, 降维观测器和滑模观测器具有同样良好的观测效果.