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一类非线性输入时滞系统自适应控制——无源化方法
被引量：
1
1
作者
于占东
王显峰
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期188-193,共6页
针对一类含输入时滞的不确定严反馈非线性系统,设计了有记忆时滞依赖型γ-无源自适应控制器.首先,在局部线性化的基础上设计了有记忆时滞依赖型γ-无源控制器.针对严反馈非线性系统各个子系统中的非线性,利用Back-stepping方法将局部γ...
针对一类含输入时滞的不确定严反馈非线性系统,设计了有记忆时滞依赖型γ-无源自适应控制器.首先,在局部线性化的基础上设计了有记忆时滞依赖型γ-无源控制器.针对严反馈非线性系统各个子系统中的非线性,利用Back-stepping方法将局部γ-无源控制律进行分解,得到线性的中间虚拟控制律,在此基础上,利用神经网络补偿各子系统的非线性部分,将上述过程整合即得到系统的最终控制律.控制器的特点是针对系统中的输入时滞,反馈控制律采用有记忆的时滞依赖型控制策略,即系统的反馈控制律不仅与当前的系统状态有关,还与系统的时滞过程中的控制作用有关.这种控制方法比无记忆时滞独立型控制保守性更小.稳定性分析中,证明了闭环系统是一致终态有界稳定的.
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关键词
严反馈非线性系统
输入时滞
γ-无源
BACKSTEPPING方法
神经网络
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职称材料
一种改进的非线性MIMO系统鲁棒自适应反推控制
2
作者
孙强和
童止戈
《电光与控制》
北大核心
2012年第1期61-65,85,共6页
针对一类具有模型不确定性和未知外界干扰的严反馈非线性MIMO系统,提出一种基于RBF神经网络和反推控制的鲁棒控制律设计方法。应用RBF神经网络在线逼近模型的不确定性,引入低通滤波器消除反推设计方法中由于对虚拟控制反复求导而导致的...
针对一类具有模型不确定性和未知外界干扰的严反馈非线性MIMO系统,提出一种基于RBF神经网络和反推控制的鲁棒控制律设计方法。应用RBF神经网络在线逼近模型的不确定性,引入低通滤波器消除反推设计方法中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。同时,在控制律设计中引入一个自适应鲁棒控制项来补偿神经网络逼近误差和未知外界干扰的影响,提高系统的鲁棒性,使整个系统获得更好的跟踪控制性能。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致终结有界;通过适当选择设计参数及初始化误差变量,跟踪误差可收敛到原点的一个任意小邻域内,且跟踪误差的L∞跟踪性能被保证。数值仿真验证了方法的有效性。
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关键词
严反馈非线性系统
反推控制
鲁棒性
神经网络
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职称材料
题名
一类非线性输入时滞系统自适应控制——无源化方法
被引量：
1
1
作者
于占东
王显峰
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期188-193,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60804009
60704004)
+1 种基金
教育部高等学校博士点专项基金资助项目(20070217034)
哈尔滨工程大学基础研究基金资助项目(HEUFT05062)
文摘
针对一类含输入时滞的不确定严反馈非线性系统,设计了有记忆时滞依赖型γ-无源自适应控制器.首先,在局部线性化的基础上设计了有记忆时滞依赖型γ-无源控制器.针对严反馈非线性系统各个子系统中的非线性,利用Back-stepping方法将局部γ-无源控制律进行分解,得到线性的中间虚拟控制律,在此基础上,利用神经网络补偿各子系统的非线性部分,将上述过程整合即得到系统的最终控制律.控制器的特点是针对系统中的输入时滞,反馈控制律采用有记忆的时滞依赖型控制策略,即系统的反馈控制律不仅与当前的系统状态有关,还与系统的时滞过程中的控制作用有关.这种控制方法比无记忆时滞独立型控制保守性更小.稳定性分析中,证明了闭环系统是一致终态有界稳定的.
关键词
严反馈非线性系统
输入时滞
γ-无源
BACKSTEPPING方法
神经网络
Keywords
strict-feedback nonlinear system
input delay
γ-passive
backstepping
neural networks
分类号
TP270 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种改进的非线性MIMO系统鲁棒自适应反推控制
2
作者
孙强和
童止戈
机构
空军工程大学工程学院
出处
《电光与控制》
北大核心
2012年第1期61-65,85,共6页
文摘
针对一类具有模型不确定性和未知外界干扰的严反馈非线性MIMO系统,提出一种基于RBF神经网络和反推控制的鲁棒控制律设计方法。应用RBF神经网络在线逼近模型的不确定性,引入低通滤波器消除反推设计方法中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。同时,在控制律设计中引入一个自适应鲁棒控制项来补偿神经网络逼近误差和未知外界干扰的影响,提高系统的鲁棒性,使整个系统获得更好的跟踪控制性能。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致终结有界;通过适当选择设计参数及初始化误差变量,跟踪误差可收敛到原点的一个任意小邻域内,且跟踪误差的L∞跟踪性能被保证。数值仿真验证了方法的有效性。
关键词
严反馈非线性系统
反推控制
鲁棒性
神经网络
Keywords
strict-feedback nonlinear system
backstepping control
robustness
neural network
分类号
V271.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一类非线性输入时滞系统自适应控制——无源化方法
于占东
王显峰
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种改进的非线性MIMO系统鲁棒自适应反推控制
孙强和
童止戈
《电光与控制》
北大核心
2012
0
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职称材料
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