期刊文献+
共找到9篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
不确定高次随机非线性系统的自适应控制 被引量:9
1
作者 魏春玲 王强德 孔宪福 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期242-246,共5页
针对一类含有噪声干扰和非线性参数的高次随机非线性系统,研究了依概率全局自适应稳定问题.在噪声的协方差未知的情况下,利用自适应增加幂积分方法和参数分离技术,提出了一种反馈占优设计方法并构造了一个光滑自适应控制器.该控制器能... 针对一类含有噪声干扰和非线性参数的高次随机非线性系统,研究了依概率全局自适应稳定问题.在噪声的协方差未知的情况下,利用自适应增加幂积分方法和参数分离技术,提出了一种反馈占优设计方法并构造了一个光滑自适应控制器.该控制器能保证闭环系统依概率全局稳定,并且系统的状态几乎必然收敛到零.仿真例子验证了控制方案的有效性. 展开更多
关键词 自适应控制 随机非线性系统 增加幂积分 反馈占优设计
在线阅读 下载PDF
一类非线性系统的全局自适应输出跟踪控制 被引量:2
2
作者 王强德 井元伟 张嗣瀛 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期817-820,共4页
研究一类具有不可控不稳定线性化和未知线性化参数的非线性系统的全局自适应控制·控制目标是设计一种鲁棒自适应非线性状态反馈控制器,实现系统的全局实用输出跟踪·应用Lyapunov稳定性理论和修正的自适应增加幂积分方法,给出... 研究一类具有不可控不稳定线性化和未知线性化参数的非线性系统的全局自适应控制·控制目标是设计一种鲁棒自适应非线性状态反馈控制器,实现系统的全局实用输出跟踪·应用Lyapunov稳定性理论和修正的自适应增加幂积分方法,给出了一个系统化的设计程序,递推设计了一种非线性自适应光滑状态反馈控制器·该控制器能保证跟踪误差充分小,且闭环系统所有信号全局有界·仿真结果表明该控制器是可行的并且是有效的· 展开更多
关键词 输出跟踪 自适应 光滑状态反馈 不可控不稳定线性化 非线性系统 增加幂积分
在线阅读 下载PDF
有未知控制系数和零动态的高阶非线性系统的自适应控制设计 被引量:8
3
作者 孙宗耀 孙伟 刘振国 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期1025-1032,共8页
主要研究一类控制系数未知和有不可测零动态的高阶非线性系统的全局自适应镇定问题.进一步放宽了对零动态的约束条件,通过定义一个恰当的未知参数,把连续自适应状态反馈控制器的动态阶数降到最低(仅一维).通过结合增加幂次积分方法,相... 主要研究一类控制系数未知和有不可测零动态的高阶非线性系统的全局自适应镇定问题.进一步放宽了对零动态的约束条件,通过定义一个恰当的未知参数,把连续自适应状态反馈控制器的动态阶数降到最低(仅一维).通过结合增加幂次积分方法,相关的自适应技术以及交换能量函数思想,给出控制器的设计步骤.所设计的控制器确保闭环系统的所有状态是全局一致有界的,且原系统的状态收敛到零. 展开更多
关键词 高阶非线性系统 零动态 增加积分 自适应镇定
在线阅读 下载PDF
高阶非线性时滞系统的神经网络动态面控制 被引量:3
4
作者 邓涛 姚宏 +1 位作者 杜军 姜久龙 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1152-1161,共10页
针对一类具有未知时变时滞的不确定高阶非线性系统,基于增加幂次积分方法,提出了一种非光滑状态反馈自适应神经网络动态面控制设计方案。通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函处理了未知时变时滞不确定项;通过利用神经网络权值范数的... 针对一类具有未知时变时滞的不确定高阶非线性系统,基于增加幂次积分方法,提出了一种非光滑状态反馈自适应神经网络动态面控制设计方案。通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函处理了未知时变时滞不确定项;通过利用神经网络权值范数的适当形式幂次函数,将神经网络用于对在单步递推中所构造的未知函数进行建模;采用动态面技术,解决了"微分爆炸"问题。所提控制方案能够保证闭环控制系统的状态量和跟踪误差半全局一致终结有界。最后,仿真算例结果表明了该方案的有效性。 展开更多
关键词 时变时滞高阶非线性系统 增加积分方法 反推控制 神经网络 动态面控制
在线阅读 下载PDF
高次非线性系统自适应动态面输出调节方法 被引量:3
5
作者 邓涛 姚宏 杜军 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期1729-1735,共7页
针对一类在线性外系统驱动下的不确定三角结构高次非线性系统的输出调节问题,提出了一种自适应动态面鲁棒输出调节方法。根据输出调节问题的可解条件,将该问题转化为三角结构高次非线性系统的镇定问题。在此基础上,前n-1步采用自适应增... 针对一类在线性外系统驱动下的不确定三角结构高次非线性系统的输出调节问题,提出了一种自适应动态面鲁棒输出调节方法。根据输出调节问题的可解条件,将该问题转化为三角结构高次非线性系统的镇定问题。在此基础上,前n-1步采用自适应增加幂次积分方法设计期望虚拟控制律;第n步引入具有误差的内模方程,通过有效地结合自适应增加幂次积分方法和内模控制,设计出鲁棒输出调节控制器。在每一步递推中,通过采用动态面控制思想引入一个低通滤波器,克服了对期望虚拟控制律的微分。最后,通过数值仿真实例验证了所提控制方案的有效性。 展开更多
关键词 高次非线性系统 输出调节 自适应增加积分方法 动态面控制 内模
在线阅读 下载PDF
一类高阶非线性系统的动态面控制 被引量:2
6
作者 杜军 邓涛 +1 位作者 姚宏 彭兴钊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期546-552,共7页
针对一类含不可控不稳定线性化的高阶非线性系统的跟踪控制问题,给出了一种连续状态反馈动态面控制器设计方案。基于增加幂次积分方法,利用状态参考的思想,设计了可导的期望虚拟控制律。利用动态面技术,让期望虚拟控制律的函数通过一阶... 针对一类含不可控不稳定线性化的高阶非线性系统的跟踪控制问题,给出了一种连续状态反馈动态面控制器设计方案。基于增加幂次积分方法,利用状态参考的思想,设计了可导的期望虚拟控制律。利用动态面技术,让期望虚拟控制律的函数通过一阶低通滤波器,避免了对期望虚拟控制律的函数进行微分。所提连续状态反馈动态面控制器能够保证跟踪误差半全局一致终结有界。数值仿真算例结果验证了所提控制方案的有效性。 展开更多
关键词 高阶非线性系统 增加积分方法 反推控制 动态面控制
在线阅读 下载PDF
高阶非线性系统的神经网络动态面控制 被引量:1
7
作者 邓涛 姚宏 +1 位作者 杜军 苏磊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2384-2389,共6页
研究了一类非匹配不确定高阶非线性系统的跟踪控制问题。基于自适应增加幂次积分递推设计方法,利用基神经网络的逼近特性,提出了一种自适应神经网络增加幂次积分动态面设计方法。在每个子系统中,采用双极Sigmoid函数设计期望虚拟控制律... 研究了一类非匹配不确定高阶非线性系统的跟踪控制问题。基于自适应增加幂次积分递推设计方法,利用基神经网络的逼近特性,提出了一种自适应神经网络增加幂次积分动态面设计方法。在每个子系统中,采用双极Sigmoid函数设计期望虚拟控制律,保证了其可导性;引入一阶滤波器,避免了对期望虚拟控制律的微分。仿真实例表明,所提控制方法能够保证闭环高阶非线性系统的状态量和跟踪误差半全局一致终结有界。 展开更多
关键词 自适应控制 增加积分方法 动态面控制 神经网络
在线阅读 下载PDF
一类高次随机非线性系统的自适应动态面控制 被引量:1
8
作者 邓涛 姚宏 潘运亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第10期3000-3004,共5页
针对一类高次随机非线性系统的输出跟踪控制问题,基于增加幂次积分方法,给出了一种自适应光滑状态反馈动态面控制器设计方法。利用Sigmoid函数设计参数自适应律,保证了其导数的连续性;采用动态面技术,引入低通滤波器,避免了增加幂次积... 针对一类高次随机非线性系统的输出跟踪控制问题,基于增加幂次积分方法,给出了一种自适应光滑状态反馈动态面控制器设计方法。利用Sigmoid函数设计参数自适应律,保证了其导数的连续性;采用动态面技术,引入低通滤波器,避免了增加幂次积分方法中的"微分爆炸"现象;通过构造适当形式的控制Lyapunov函数进行稳定性分析,证明了系统输出能被依概率地调节至参考信号的邻域范围。数值仿真例子的结果表明了该控制器有效。 展开更多
关键词 高次随机非线性系统 增加积分方法 动态面技术 反推控制
在线阅读 下载PDF
一类广泛的高阶非线性系统的自适应实际输出追踪控制(英文)
9
作者 孙伟 孙宗耀 武玉强 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1033-1039,共7页
研究了一类带有不确定控制系数和不可测零动态的高阶非线性系统的自适应实际输出追踪控制问题.与现有文献相比较,所研究的系统更一般化,并且零动态的约束条件得到进一步放宽.通过运用增加幂次积分方法和自适应技术,设计了连续的自适应... 研究了一类带有不确定控制系数和不可测零动态的高阶非线性系统的自适应实际输出追踪控制问题.与现有文献相比较,所研究的系统更一般化,并且零动态的约束条件得到进一步放宽.通过运用增加幂次积分方法和自适应技术,设计了连续的自适应追踪控制器.最后,给出一个仿真算例验证控制设计方案的有效性. 展开更多
关键词 实际输出追踪 高阶非线性系统 零动态 增加积分
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部