具有動(dòng)態(tài)不確定性的非線性系統(tǒng)的魯棒自適應(yīng)控制研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著控制理論的發(fā)展，非線性系統(tǒng)的控制研究引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注.尤其是將自適應(yīng)控制與動(dòng)態(tài)面技術(shù)相結(jié)合的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)面控制技術(shù)為非線性系統(tǒng)的研究提供了新方法.時(shí)滯和未建模動(dòng)態(tài)存在于許多實(shí)際系統(tǒng)中，往往是導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定和系統(tǒng)性能變差的根源，因此對(duì)具有時(shí)滯和未建模動(dòng)態(tài)的非線性系統(tǒng)的研究有十分重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.本文利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近未知函數(shù)，并將李亞普諾夫穩(wěn)定、自適應(yīng)控制、動(dòng)態(tài)面控制等理論有機(jī)結(jié)合，對(duì)幾類具有動(dòng)態(tài)不

2、確定性的非線性系統(tǒng)，提出了一些自適應(yīng)控制方案.主要成果如下:
　　第一，對(duì)一類純反饋非線性系統(tǒng)，利用后推技術(shù)，動(dòng)態(tài)面技術(shù)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近方法，積分型李雅普諾夫函數(shù)，提出了一種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案.該方案只有一個(gè)參數(shù)需要在線調(diào)節(jié)，并且取消了逼近誤差上確界已知的假設(shè).并在上述系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，考慮了帶有未建模動(dòng)態(tài)的情形，通過對(duì)未建模動(dòng)態(tài)給出相應(yīng)的假設(shè)條件，提出了一種自適應(yīng)控制方案.該方案取消了關(guān)于虛擬控制增益偏導(dǎo)數(shù)的假設(shè)，放寬了對(duì)控制

3、系統(tǒng)的要求.結(jié)合Young's不等式以及徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù).放寬了關(guān)于未建模動(dòng)態(tài)的假設(shè)條件.對(duì)于未知連續(xù)函數(shù)逼近設(shè)計(jì)中采用了直接逼近系統(tǒng)未知函數(shù)和Young's不等式推理后獲得的黑箱函數(shù)的兩種逼近方式，比較了兩種方法的效果及優(yōu)劣.兩種方案均理論分析證明了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，跟蹤誤差收斂到原點(diǎn)的一個(gè)小領(lǐng)域內(nèi).仿真結(jié)果證明所給控制方案的有效性.
　　第二，對(duì)一類具有未建模動(dòng)態(tài)的嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng)，提出一種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制方案

4、.該方案將動(dòng)態(tài)面控制方法擴(kuò)展到具有未建模動(dòng)態(tài)的嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)中，拓展了動(dòng)態(tài)面控制方法的應(yīng)用范圍.利用動(dòng)態(tài)面控制方法引入的緊集來(lái)處理未建模動(dòng)態(tài)對(duì)于系統(tǒng)的影響.利用Young's不等式，提出兩種自適應(yīng)參數(shù)調(diào)節(jié)方案.與現(xiàn)有研究結(jié)果相比，有效的減少了可調(diào)參數(shù)的數(shù)目，放寬了動(dòng)態(tài)不確定性的假設(shè)，無(wú)需虛擬控制增益系數(shù)導(dǎo)數(shù)的信息.理論分析證明了閉環(huán)控制系統(tǒng)是半全局一致終結(jié)有界的，且跟蹤誤差收斂到原點(diǎn)的一個(gè)小領(lǐng)域內(nèi).仿真結(jié)果驗(yàn)證了所給控制

5、方案的有效性.
　　第三，對(duì)一類具有未知時(shí)變時(shí)滯和未建模動(dòng)態(tài)的不確定嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng)，基于后推設(shè)計(jì)提出了一種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案.選取適當(dāng)?shù)腖yapunov-Krasovskii泛函，放寬了時(shí)滯不確定項(xiàng)上界函數(shù)的假設(shè).利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近未知連續(xù)函數(shù)，通過構(gòu)造待逼近連續(xù)函數(shù)解決控制器出現(xiàn)的奇異問題.利用Young's不等式，有效的處理了未知虛擬控制增益.理論證明，設(shè)計(jì)的控制器保證了閉環(huán)系統(tǒng)所有信號(hào)都是半全局一致終結(jié)有界的

6、，且跟蹤誤差漸近收斂到零的一個(gè)鄰域內(nèi).仿真結(jié)果驗(yàn)證了所給控制方案的有效性.
　　第四，對(duì)一類多輸入多輸出非線性系統(tǒng)，利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和滑模控制方法，提出一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)跟蹤控制方案.與已有文獻(xiàn)相比，該方案處理了多種不確定性，包括未建模動(dòng)態(tài)、時(shí)變時(shí)滯、完全未知控制方向和未知?jiǎng)討B(tài)擾動(dòng).使用適當(dāng)?shù)腖yapunov-Krasovskii泛函不僅有效的補(bǔ)償了狀態(tài)時(shí)滯，而且放寬了時(shí)變時(shí)滯上界函數(shù)已知的假設(shè).另外，控制器的設(shè)計(jì)中