非线性系统的鲁棒自适应控制

合集下载

非线性系统辨识与鲁棒控制设计

非线性系统辨识与鲁棒控制设计

非线性系统辨识与鲁棒控制设计近年来,随着科技的迅猛发展,越来越多的实际控制系统呈现出非线性特性。

非线性系统在实际生活和工业生产中无处不在,如机械系统、电力系统和化学过程等。

为了更好地实现对非线性系统的控制,非线性系统辨识和鲁棒控制设计成为研究热点。

非线性系统辨识是指通过对系统输入输出数据进行分析和处理,建立系统的数学模型。

在非线性系统中,系统的动力学特性可能会因为非线性关系而变得复杂,因此,非线性系统辨识是非常具有挑战性的任务。

非线性系统辨识可以通过两种常用方法来实现:基于物理模型的辨识和基于数据的辨识。

基于物理模型的辨识方法是指通过对系统的运动方程和控制原理进行建模和推导,得到系统的数学模型。

这种方法适用于已知系统结构和动力学特性的情况下,可以较好地描述系统的行为。

然而,实际系统经常难以精确建模,因此,基于物理模型的辨识方法在非线性系统中的应用受到一定限制。

基于数据的辨识方法是指通过对系统输入输出数据进行数学处理和分析,从而推断出系统的数学模型。

这种方法不依赖于对系统的结构和动力学特性的先验知识,可以适用于各种非线性系统。

基于数据的辨识方法在非线性系统的辨识中具有广泛的应用,例如神经网络模型、支持向量机模型和遗传算法等。

在完成非线性系统辨识之后,鲁棒控制设计成为实现系统稳定性和性能要求的关键任务。

鲁棒控制设计是指通过设计适应非线性系统变化和不确定性的控制器,实现对系统的稳定性和鲁棒性能的改进。

在鲁棒控制设计中,一种常见的方法是通过将非线性系统转化为线性化系统,然后设计线性控制器进行控制。

鲁棒控制设计的核心思想是对系统不确定性和外部扰动进行补偿。

对于非线性系统的鲁棒控制,常用的方法包括滑模控制、自适应控制和模糊控制等。

滑模控制通过引入滑模面,实现对非线性系统的鲁棒控制;自适应控制通过在线调整参数,以适应非线性系统的变化;模糊控制通过建立模糊模型和设计模糊规则,实现对非线性系统的鲁棒控制。

除了上述方法,近年来,深度学习技术也开始应用于非线性系统的辨识和控制中。

控制系统中的鲁棒控制与自适应控制

控制系统中的鲁棒控制与自适应控制

控制系统中的鲁棒控制与自适应控制鲁棒控制与自适应控制是控制系统中两种重要的控制策略。

本文将对这两种控制方法进行详细介绍,并探讨它们在控制系统中的应用。

一、鲁棒控制鲁棒控制是一种控制方法,旨在使系统对于参数变化、外部干扰和建模误差具有较好的鲁棒性。

它通过设计控制器,使得系统能够在不确定性条件下保持稳定性和性能。

鲁棒控制通常用于应对实际系统中存在的模型不准确、参数变化和干扰等不确定因素。

鲁棒控制的一个重要工具是H∞控制理论。

H∞控制通过优化系统的H∞范数,将鲁棒性能与控制性能相结合。

它可以通过鲁棒性设计方法来有效地解决不确定性和干扰问题,提高系统的稳定性和鲁棒性。

鲁棒控制广泛应用于工业控制、飞行器控制和机器人控制等领域。

例如,在工业控制中,鲁棒控制可以帮助系统应对参数变化、负载扰动和模型不确定性。

在飞行器控制中,鲁棒控制可以提高系统对于风速变化和姿态扰动的鲁棒性。

在机器人控制中,鲁棒控制可以应对不确定的环境和任务需求变化。

二、自适应控制自适应控制是一种控制方法,通过实时地调整控制算法和参数来适应系统的变化。

自适应控制具有较强的适应性和鲁棒性,在面对系统参数变化和模型不准确时表现出良好的控制性能。

自适应控制基于模型参考自适应原理,通过参考模型来实现期望输出与实际输出的一致性。

它根据误差和系统状态,自适应地调整控制器参数,以达到期望的控制效果。

同时,自适应控制器还可以实时地对系统参数进行估计和补偿,提高系统的鲁棒性和性能。

自适应控制在很多领域都有广泛的应用。

例如,在机电系统中,自适应控制可用于解决系统刚性和非线性问题。

在信号处理中,自适应滤波器可用于实时地调整滤波器参数,提高滤波性能。

在网络控制系统中,自适应控制可用于应对网络延迟和通信丢包等问题。

三、鲁棒控制与自适应控制的比较与应用鲁棒控制与自适应控制是两种不同的控制方法,各自具有不同的优势和适用范围。

鲁棒控制适用于系统模型不准确、参数变化和干扰等不确定性较大的情况。

非线性系统的鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制

非线性系统的鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制
维普资讯
第2 5卷 第 3 期
2O O 7年 5月






V0 .2 1 5 No.3 Ma 0 v2 07
J URNAL OF AP L E S EN S O P I D CI CE
文章 编 号 : 2 58 9 ( 0 7 0 —3 00 0 5 .2 7 2 0 ) 30 0 —6
非 线 性 系统 的 鲁 棒 自适 应 模糊 轨 迹 线 性 化 控 制
张春雨, 姜长
( 京 航 空航 天 大 学 自动 化 学 院 , 苏 南 京 20 1 ) 南 江 10 6

要 : 对 一 类 非 线 性 多 输 入 多 输 出不 确 定 系 统 , 于 小 增 益 理 论 提 出 了鲁 棒 自适 应模 糊 轨 迹 线 性 化 控 制 方 法 . 针 基
利 用 TS模 糊 系统 逼 近 未 知 干 扰 和 不 确 定 性 因素 , 用 L au o 方 法 及 小 增 益 理 论 证 明 了闭 环 系统 所 有 信 号 一 致 - 采 yp nv 最 终 有 界 . 算 法 自适 应 律 的学 习参 数 仅 有 1 , 于 工 程 实 现 . 后 利 用 该 文 提 出 的 控 制 方 案 设 计 了空 天 飞 行 器 该 个 便 最 飞行 控制 系统 , 真 结 果 表 明 了控 制 方 案 的 有 效 性 和 鲁 棒 性 . 仿 关 键 词 : 迹 线 性 化 控 制 ;鲁 棒 自适 应 控 制 ; - 模 糊 系 统 ; 增 益 理 论 ;空 天 飞 行 器 轨 TS 小 中 图分 类 号 : P 9 .; 24 1 T 232 V 9 . 文 献 标 志 码 :A
( o eeo u m t n aj g U i r t o e n ui n s o ui ,N n n 10 6 hn ) C lg l fA t ai ,N n n n e i o o i v sy fA r a t s d At n t c o ca ra s aj g 2 0 1 ,C i i a

非线性控制与鲁棒性

非线性控制与鲁棒性

非线性控制与鲁棒性非线性控制是控制理论中的重要分支,它研究的对象是具有非线性特性的系统。

在现实世界中,许多系统都具有非线性特性,例如生物系统、化学反应系统、机械系统等等。

与线性系统相比,非线性系统更加复杂,因此需要采用不同的控制方法来实现对其的稳定控制。

而鲁棒性则是在面对系统参数变化、测量误差等不确定因素时,控制系统能够保持一定的性能。

非线性控制方法可以分为两大类:基于物理模型的方法和基于神经网络的方法。

1. 基于物理模型的非线性控制基于物理模型的非线性控制是以系统的数学模型为基础,采用数学分析和控制理论来设计控制器。

其中,最常用的方法是状态反馈控制和输出反馈控制。

状态反馈控制是通过测量系统状态来设计控制器,使系统的状态达到期望值。

这种方法需要系统的状态变量可测量,在实际应用中会受到传感器等因素的限制。

输出反馈控制是通过测量系统输出来设计控制器,并通过计算控制输入来使系统输出跟踪期望值。

输出反馈控制不需要测量系统的状态,因此更加实用,但也常常需要引入观测器等辅助设备。

2. 基于神经网络的非线性控制基于神经网络的非线性控制是利用神经网络的非线性映射能力来近似系统的非线性特性,进而设计控制器。

神经网络可以通过学习样本数据来建立系统的模型,并通过反馈控制来调整网络权值,实现对系统的控制。

基于神经网络的非线性控制具有较好的适应性和鲁棒性,能够处理一些复杂非线性系统难以建模的问题,但也面临着神经网络训练的困难和计算复杂度的挑战。

在非线性控制中,鲁棒性是一个重要的性能指标。

鲁棒性控制是指控制系统对于不确定性的抵抗能力,即当系统参数发生变化或存在测量误差时,控制系统能够保持一定的性能。

在设计鲁棒控制器时,需要考虑系统参数的范围、不确定性的影响以及控制器的稳定性等因素。

鲁棒控制的设计方法有很多,例如H∞控制、滑模控制、自适应控制等。

这些方法在处理非线性系统不确定性时,能够有效提高系统的稳定性和控制性能。

总结而言,非线性控制与鲁棒性是控制领域中的关键问题,研究非线性系统的控制方法并设计鲁棒控制器,可以提高控制系统的鲁棒性和性能。

非线性系统的自适应学习控制

非线性系统的自适应学习控制

非线性系统的自适应学习控制非线性系统的自适应学习控制随着科技的不断发展,人们对于非线性系统的研究也越来越深入。

非线性系统在现实生活中无处不在,例如机器人控制、网络通信、生物医学等领域都常常涉及到非线性系统的建模和控制。

由于非线性系统的复杂性和不确定性,如何对其进行有效的控制一直是一个挑战。

在传统的控制方法中,经典的PID控制器通常被广泛应用于线性系统中。

然而,由于非线性系统的特点,传统的PID控制方法很难获得满意的控制效果。

因此,自适应学习控制成为了解决非线性系统控制问题的热门方法之一。

自适应学习控制是一种以学习为基础的控制方法,它通过对非线性系统的学习和适应,动态地调整控制参数以实现系统的稳定性和性能。

自适应学习控制的核心思想是利用系统的输入和输出数据来推断系统的动态特性,并根据推断的模型来进行控制。

在自适应学习控制中,最常用的方法是基于模型的自适应学习控制方法。

该方法通过使用神经网络或者模糊控制等模型,对非线性系统进行建模。

在控制过程中,通过不断地调整模型参数来适应系统的变化。

通过模型的预测和控制,可以实现对非线性系统的控制。

此外,还有基于模型参考自适应控制和直接自适应控制等其他方法。

基于模型参考自适应控制方法通过引入参考模型,将非线性系统的控制问题转化为参考模型与实际系统之间的跟踪问题。

通过不断地更新控制器参数,使得实际系统的输出与参考模型的输出保持一致。

直接自适应控制方法则是通过直接调整控制器参数来实现对非线性系统的控制。

非线性系统的自适应学习控制具有许多优点。

首先,它能够适应系统的变化和不确定性。

在实际应用中,许多非线性系统的参数会随着时间和环境的变化而发生变化。

自适应学习控制能够通过不断地学习和适应,使得系统的控制性能始终保持在一个较高水平。

其次,自适应学习控制能够提供更好的鲁棒性。

非线性系统常常会面临各种扰动和噪声,而自适应学习控制能够通过学习和调整控制参数来抵抗这些外界干扰,从而确保系统的稳定性和性能。

控制系统中的非线性控制与自适应控制比较

控制系统中的非线性控制与自适应控制比较

控制系统中的非线性控制与自适应控制比较控制系统在现代工程中扮演着非常重要的角色,它用于对各种物理系统进行稳定和精确的控制。

在控制系统的设计中,非线性控制和自适应控制是两种常见的方法。

本文将比较这两种方法的特点、应用领域以及优缺点,以便了解它们在不同场景中的适用性。

一、非线性控制非线性控制是指当被控对象的行为不符合线性数学模型时所采取的控制策略。

传统的线性控制方法在控制非线性系统时表现不佳,而非线性控制方法则通过了解和利用系统的非线性特性来实现更好的控制效果。

非线性控制方法在实际应用中广泛存在,如航空航天、机器人、化工等领域。

非线性控制的主要特点是灵活性和适应能力。

相较于线性控制,非线性控制能够更好地处理复杂和不确定的系统行为。

通过模型实时更新、自适应参数调整和稳定性分析,非线性控制方法能够更好地适应系统的变化,并提供更好的控制性能。

然而,非线性控制也存在一些缺点。

首先,非线性控制需要更复杂的分析和设计过程,包括系统建模、非线性特性分析以及控制器设计等。

这增加了控制系统的复杂性和开发难度。

其次,非线性控制方法一般需要更多的计算资源,这对于计算能力有限的嵌入式系统来说可能是一个挑战。

因此,在某些应用场景下,非线性控制可能不是最优选择。

二、自适应控制自适应控制是一种根据系统的实时变化来调整控制器参数的方法。

相较于传统的固定控制器,自适应控制能够更好地适应系统的变化和不确定性,从而提供更好的控制性能。

自适应控制方法在自动驾驶、航空航天、电力系统等领域得到了广泛应用。

自适应控制的主要特点是优化性能和鲁棒性。

自适应控制方法通过实时监测系统的输入输出数据,并根据误差信号来调整控制器参数。

这种自适应性能够使得控制系统具有更好的适应性和鲁棒性,在系统参数变化或外部干扰改变的情况下依然可以提供稳定的控制效果。

然而,自适应控制也存在一些缺点。

首先,自适应控制的实时参数调整需要大量的计算和存储资源,并且对系统的识别和建模要求较高。

非线性系统的鲁棒性控制

非线性系统的鲁棒性控制

非线性系统的鲁棒性控制一、引言现代控制理论中,非线性系统的鲁棒性控制一直是研究的热点之一。

非线性系统因为其复杂的特性,往往不容易被精确地建模和控制,因此,鲁棒性控制成为一种有效的方法。

本文将从非线性系统的定义入手,介绍非线性系统在鲁棒性控制中的应用和相关理论。

二、非线性系统的定义非线性系统是指,其输入和输出之间的关系不是线性的,其中包括的非线性元素很多,比如幂函数、三角函数、指数函数等。

与线性系统不同,非线性系统具有以下几个特点:1. 非线性系统的系统函数是非线性的,即系统的状态方程和输出方程是非线性的;2. 非线性系统的稳定性分析和控制设计往往比较复杂,需要使用数值模拟和优化算法等方法进行处理;3. 非线性系统的动态行为具有很多非线性效应,比如不稳定性、混沌和复杂多样的周期运动等。

三、非线性系统的鲁棒性控制非线性系统的鲁棒性控制是指,对于具有不确定参数和外部干扰的非线性系统进行控制,并保证其稳定性和性能的方法。

在实际应用中,非线性系统的鲁棒性控制被广泛应用于工业自动化、机器人控制、航空航天等领域。

非线性系统的鲁棒性控制包括以下几个方面:1. 鲁棒控制器的设计:在非线性系统中,我们通常使用鲁棒控制器来设计控制方案。

其中,鲁棒控制器是指一种能够对非线性系统的不确定性进行补偿的控制器。

常用的鲁棒控制器包括H∞控制器、滑模控制器、自适应控制器等。

2. 鲁棒性分析和验证:针对非线性系统的不确定性和外部干扰,需要对鲁棒性进行分析和验证。

其中,鲁棒分析是指确定鲁棒性参数的过程,鲁棒验证是指通过实验和仿真等方法验证鲁棒性的有效性。

3. 鲁棒性优化和调试:鲁棒性控制的优化和调试是非常重要的。

在控制系统设计过程中,需要考虑系统参数、系统耐干扰性、系统稳定性以及过渡过程等方面。

四、非线性系统的鲁棒控制策略(1)H∞控制H∞控制是一种广泛应用于非线性系统的鲁棒控制策略。

该方法通过数学分析和机理推导的方法,能够将非线性系统的模型转换为标准的H∞控制器模型,并对其进行分析和设计。

控制系统中的非线性控制与鲁棒控制比较

控制系统中的非线性控制与鲁棒控制比较

控制系统中的非线性控制与鲁棒控制比较在控制系统领域,非线性控制和鲁棒控制是两种常见的控制策略。

它们都致力于实现系统的稳定性和性能要求,但方法和理念有所不同。

本文将对非线性控制和鲁棒控制进行比较,探讨它们的特点、优势和应用领域。

一、非线性控制非线性控制是一种基于非线性系统理论和方法的控制策略。

它适用于描述系统行为规律非线性的系统,如涉及到非线性传感器、执行器的控制系统等。

非线性控制的主要目标是通过设计控制器,使系统能够实现期望的稳定性和性能指标。

非线性控制的一个重要特点是需要建立系统的数学模型,以推导出系统的非线性特性和响应。

根据系统的特点和需求,可以选择不同的非线性控制方法,如模糊控制、神经网络控制、自适应控制等。

这些方法能够处理系统的非线性特性,对传感器和执行器的非线性关系进行建模和补偿,提高系统的稳定性和鲁棒性。

非线性控制在实际应用中有着广泛的应用,例如飞行器控制、机器人控制、电力系统控制等。

通过引入非线性控制策略,可以更好地解决非线性系统在实际工程中遇到的稳定性和准确性问题。

二、鲁棒控制鲁棒控制是一种基于系统鲁棒性理论的控制策略。

它能够处理系统参数不确定、外部干扰以及建模误差等问题,保持系统在存在这些不确定因素的情况下的稳定性和性能要求。

鲁棒控制的设计目标是提高系统的鲁棒性,使得系统在不确定情况下依旧能够保持良好的控制性能。

鲁棒控制方法通常采用线性控制框架,例如H∞控制、μ合成控制等。

这些方法强调通过设计鲁棒控制器来抵抗参数变化、外部扰动等不确定因素的影响,保证系统的稳定性和性能。

鲁棒控制方法对系统模型精确性的要求较低,能够有效应对一些实际系统难以准确建模的情况。

鲁棒控制在工业控制领域得到了广泛的应用,例如航空航天领域、汽车控制系统、医疗设备控制等。

通过引入鲁棒控制策略,可以增强系统抵抗不确定性的能力,提高系统的稳定性和适应性。

三、非线性控制与鲁棒控制的比较1. 控制策略选择:非线性控制方法适用于解决系统具有明显非线性特性的问题,而鲁棒控制方法则适用于系统存在不确定因素、难以准确建模的情况下。

非线性系统的鲁棒H∞控制

非线性系统的鲁棒H∞控制

河南师范大学硕士学位论文非线性系统的鲁棒H<,∞>控制姓名:***申请学位级别:硕士专业:应用数学指导教师:***20090401摘要本文考虑了一类非线性时滞系统的鲁棒自适应巩控制和一类高阶非线性系统的鲁棒自适应比控制.在现有文献基础上,对非线性系统的鲁棒自适应如控制做了一些研究.首先,我们研究了一类非线性时滞系统的鲁棒自适应比控制,运用Backstepping方法和Lyapunov稳定性理论,通过巧妙的选取Lyapunov函数,构造了鲁棒自适应控制器,不仅解决了非线性系统中的时滞问题,并且保证了闭环系统的渐近稳定,数值例子和仿真证明了结论的有效性.其次,我们研究了一类高阶非线性系统的L2m增益鲁棒控制器设计方法,应用Back-stepping方法和改进的幂积分器方法,设计了一种新的鲁棒自适应如控制器,不仅使闭环系统全局渐近稳定并且满足上k范数界7.数值例子和仿真证明了结论的正确性.最后,针对以上非线性系统的鲁棒%控制问题作出了总结.关键词:鲁棒比控制,加幂积分器,自适应控制,渐近稳定ABSTRACTInthispaper,weconsidertheproblemofrobustadaptiveH∞controlforaclassofnonlineartime-delaysystemsandrobustadaptiveH∞controlforaclassofhigh-ordernonlinearsystems.Basedontheexistingliterature,somestudyhasbeendoneinthispaperonrobustadaptiveH∞controlofthenonlinearsystems.Firstly,WeconsidertheproblemofrobustadaptiveH∞controlforaclassofuncertainnonlineartime-delaysystems,usingBacksteppingmethodandLyapunovstabilitytheory,bychoosingLyapunovfunctionalskillfully,wehaveadesignofrobustadaptivecontroller.Wenotonlydealwiththetime—delaytermsofnonlinearsystems,butalsorendertheclosed—loopsystemasymptoticstability.Theillustrativeexampleandsimulationresultsverifytheeffectivenessoftheconclusion.Secondly,weconsiderthedesignmethodofL2仇一gainedrobustcontrollerforaclassofhigh—ordernonlinearsystems.Thesystemofthispaperisapolynomiallower—triangularform.BasedonBacksteppingmethodandmodifiedpowerintegratormethod,thenewrobustadaptive比controllerisdesigned,whichensuresthattheclosed—loopsystemismakes比normbound.Theillustrativeexampleandgloballyasymptoticallystableandsimulationresultsverifythecorrectnessoftheconclusion.Finally,wegiveasummaryoftheaboveproblemofrobustH∞controlfornonlinearsystems.KEYWORDS:RobustHoocontrol,PowerIntegrator,Adaptivecontrol,AsymptoticstabilityIII独创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果.尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得河南师范大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料.与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意.签名:脚日期.鲨Z:皇:型关于论文使用授权的说明本人完全了解河南师范大学有关保留、使用学位论文的规定,即:有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅.本人授权河南师范大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文.(保密的学位论文在解密后适用本授权书)签名:第一章绪论§1.1学科概述在科技日新月异的今天,人们对实际生产过程的分析要求较高,大量的分析表明很多物理系统都是非线性的.严格地说,几乎所有的控制系统都是非线性的,非线性控制系统的形成基于两类原因,一是被控系统中包含有不能忽略的非线性因素,二是为提高控制性能或简化控制系统结构而人为地采用非线性元件.非线性系统的分析远比线性系统为复杂,缺乏能统一处理的有效数学工具.在许多工程应用中,由于难以求解出系统的精确输出过程,通常只限于考虑:系统是否稳定;系统是否产生自激振荡(见非线性振动)及其振幅和频率的测算方法;如何限制自激振荡的幅值以至消除它.而现代广泛应用于工程上的分析方法有基于频率域分析的描述函数法和波波夫超稳定性等,还有基于时间域分析的相平面法和李雅普诺夫稳定性理论等.这些方法分别在一定的假设条件下,能提供关于系统稳定性或过渡过程的信息.在某些工程问题中,非线性特性还常被用来改善控制系统的品质.例如将死区特性环节和微分环节同时加到某个二阶系统的反馈回路中去,就可以使系统的控制既快速又平稳.非线性控制系统在许多领域都具有广泛的应用.除了一般工程系统外,在机器人,生态系统和经济系统的控制中也具有重要意义.§1.2研究背景20世纪80年代以来,非线性科学越来越受到人们的重视,非线性系统的分析和设计问题引起了科研工作者的广泛兴趣【11.因为非线性系统所包含的现象十分复杂,迄今非线性系统理论还很不成熟.相平面法、李雅普诺夫方法和描述函数法是处理非线性控制系统的最经典的方法,但这三种分析方法对大多数非线性控制系统并不适用.变结构控制是目前最常用的非线性综合方法,并且已在实际中得到了一些应用,但使用该方法所设计的控制器会产生严重的抖动现象.各种智能方法也被用到非线性控制系统中,并提出了一些有效的控制方案.另一种研究非线性系统的思路是利用现代数学方法,其中的微分几何和微分代数控制方法极大地推动了非线性系统方面的研究.非线性系统的鲁棒比控制很多控制对象的数学模型随着时间或工作环境的改变而变化,其变化规律往往事先不知道.例如导弹或飞机的气动参数会随其飞行速度、飞机高度的变化而变化,因而导弹的数学模型参数可在很大的范围内变化.在飞行过程中,导弹的质量和质心位置会随着燃料的消耗而改变,这也会影响其数学模型的参数.当对象的数学模型参数在小范围内变化时,可用一般的反馈控制、最优控制或补偿控制等方法来消除或减小参数变化对控制品质的有害影响.如果控制对象参数在大范围内变化时,系统仍能自动地工作于最优工作状态或接近于最优的工作状态,因而就提出了自适应控制问题【2】.自适应控制是一种比较复杂的反馈控制,利用自适应控制能够解决一些常规的反馈控制所不能解决的复杂控制问题,可以大幅度地提高系统的稳态精度和动态品质.自从1983年Artstein[3】与Sontag[a]提出控制Lyapunov函数(CLF)概念后,借助于控制Lyapunov函数构造稳定控制律的方法得到了广泛的研究.对于某些类型的非线性系统,如果能找到其CLF,我们便能直接利用一些基于CLF与系统动态的通用公式【5'6】计算出使系统稳定的控制律.这样,Lyapunov函数不再局限于对非线性系统稳定性的描述,而在非线性控制系统的设计方面也显示出巨大的应用价值.近年来的研究已经使CLF进一步应用于时变系统、随机系统、离散系统等许多领域.Li与Kokotovic[71将CLF引入自适应非线性系统中,提出了自适应控制Lyapunov函数(ACLF)的概念,将对自适应系统的控制问题转化为对非自适应系统的控制问题.并利用ACLF构造控制律与自适应律.利用Lyapunov构造控制律具有较大的优势,因为即使我们通过其它方法构造出一个控制律,仍然需要一个适当的Lyapunov函数去证明其稳定性.Backstepping方法【5l是上世纪九十年代提出的,由于其独特的构造性的设计过程和对非匹配不确定的处理能力,在飞机及导弹控制系统设计中得到成功的应用.该方法是针对不确定性系统的一种系统化的控制器综合方法,是将Lyapunov函数的选取与控制器的设计相结合的一种回归设计方法.它通过从系统的最低阶次微分方程开始,引入虚拟控制的概念,一步一步设计满足要求的虚拟控制,最终设计出真正的控制律.时滞现象在各种各样的控制系统中都是普遍存在的,如长管道进料或皮带传输,极缓慢的过程或复杂的在线分析仪等均存在时滞现象.时滞的存在使得系统的分析和综合变得更加复杂和困难,因此,在过去的几十年内,不确定时滞系统的稳定性分析和镇定问题受到很多学者关注,并取得了丰硕成果【8—15】.在许多控制过程中,我们希望设计的控制器不仅要镇定整个闭环系统而且要实现系统第一章绪论满意的性能指标,其中的一种方法就是所谓的如控制.基于此种思想,如性能问题已取得了一些成果,见文献【16—29】.鲁棒上k控制理论是在上k空间(即Hardy空间)通过某些性能指标的无穷范数优化而获得具有鲁棒性能的控制器的一种理论.控制界将鲁棒日o。

非线性系统鲁棒性控制方法研究

非线性系统鲁棒性控制方法研究

非线性系统鲁棒性控制方法研究随着科技的不断发展和应用的广泛推广,非线性系统的研究变得越来越重要。

而对于非线性系统的控制,鲁棒性是一个十分关键的方面,即使在面对系统参数不确定或者外部干扰的情况下,也能保持系统稳定性和性能。

在非线性系统控制中,经典的线性控制方法常常难以适应非线性系统的特点。

因此,研究鲁棒性控制方法就变得尤为重要。

鲁棒性控制方法是一种能够保证控制系统在存在不确定性的情况下依然保持系统稳定性和性能的控制策略。

以下将介绍几种常见的非线性系统鲁棒性控制方法。

第一种鲁棒性控制方法是自适应控制。

自适应控制方法是一种基于反馈机制的控制策略,通过实时调整控制器参数来应对系统参数的不确定性。

自适应控制方法具有很强的适应性和鲁棒性,可以在系统发生变化时实时调整控制器参数,从而保持系统的稳定性和性能。

然而,自适应控制方法也存在一些问题,比如参数调整的收敛性和鲁棒性等方面的问题,需要进一步的研究和改进。

第二种鲁棒性控制方法是滑模控制。

滑模控制是一种通过引入滑模面来实现对非线性系统的控制的方法。

滑模面是一个超平面,通过使系统状态在滑模面上滑动,来实现对系统的控制。

滑模控制方法具有很强的适应能力和鲁棒性,可以在面对参数不确定性和外部干扰时保持系统的稳定性和性能。

然而,滑模控制方法也存在一些问题,比如滑模面设计和参数选择等方面的问题,需要进一步的研究和改进。

第三种鲁棒性控制方法是鲁棒控制。

鲁棒控制是一种通过设计鲁棒控制器来实现对非线性系统的控制的方法。

鲁棒控制器是一种能够对系统的参数不确定性和外部干扰具有鲁棒性的控制器。

鲁棒控制方法通过在控制器中引入不确定性补偿器或者鲁棒辨识器来实现对不确定性的补偿,从而保持系统的稳定性和性能。

鲁棒控制方法具有很强的鲁棒性和适应性,能够在面对不确定性和干扰时依然保持系统的控制性能。

然而,鲁棒控制方法也存在一些问题,比如鲁棒性分析和控制器设计等方面的问题,需要进一步的研究和改进。

一类非线性不确定系统的鲁棒自适应控制

一类非线性不确定系统的鲁棒自适应控制

函数
还能够提供系统稳态性能的一些信息¨ 。随后 , j 文
献 [ , ] 这 方 面展 开 了深 入 地 研 究 , 全 解 决 了 78 在 完 这类 非线 性 系统 的状 态 反 馈 自适 应 调 节 和 跟 踪 问 题 。尽管 非 线 性 系 统 的 自适 应 控 制 已经 取 得 较 大 的成就 , 这 些 自适 应控 制 方 案 仅 局 限 于具 有 参 数 但

2 1 SiT c. nr. 0 c eh E gg 1 .

类非线性不确定 系统的鲁棒 自适应控制
李桂 芳 黄圣国
( 南京航空航 天大学飞行学院 , 南京 20 1 ) 10 6


针对 一类 同时含未建模 动态 、 非线性不确定 性和参数不确定性的非线性 系统 , 究它 的鲁棒 自适应控 制问题。 系统 研
第 1卷 1
第2期 7
2 1 年 9月 01







Vo.1 No 27 S p.201 1 1 . e 1
17 ~ 1 1 ( 0 1 2 —6 60 6 1 85 2 1 )7 65 —5
SineT cnl ya dE  ̄ ef g c c eh oo n n ne n e g i
已经 得 到 足 够 的 重 视 , 取 得 了 重 要 的 研 究 成 并
有参 数不 确 定 性 和非 线性 不 确 定性 系 统 的鲁 棒 自
适应 控 制 问题 。利 用 反 演 法 和 光 滑 自适 应 控 制 策
果 _4。文献 [ ] 究 了一类 可 以转 化 为参 数 化 严 1 ^J 5研
不 确定 性 的 非 线 性 系 统 。 对 系 统 存 在 的其 他 不 确

控制系统中的鲁棒控制与自适应控制比较

控制系统中的鲁棒控制与自适应控制比较

控制系统中的鲁棒控制与自适应控制比较控制系统是工程领域中非常重要的一部分,它可以帮助我们实现对各种设备、机器甚至整个工程项目的稳定控制。

在控制系统中,鲁棒控制和自适应控制是两种常见的控制方法。

本文将比较这两种控制方法的特点、应用场景以及优势和局限性。

1. 鲁棒控制鲁棒控制是一种基于鲁棒性理论的控制方法。

鲁棒性理论是指一个系统在面对参数变化、外部扰动或者建模误差等情况下,仍能保持稳定性和性能指标的能力。

鲁棒控制的主要思想是设计一个控制器,使得系统对于不确定性具有鲁棒性。

在实际应用中,鲁棒控制常常被用于那些参数变化较大或者难以准确建模的系统。

它不需要对系统进行精确的数学建模,因此对于复杂的非线性系统而言,鲁棒控制更具优势。

此外,鲁棒控制还能有效应对外部环境的扰动,提高系统的鲁棒性和稳定性。

然而,鲁棒控制也存在一些局限性。

由于鲁棒控制并不依赖于精确的模型,因此无法充分利用系统的内部信息,可能会导致控制性能的下降。

而且,鲁棒控制对于参数变化的追踪能力相对较弱,可能无法满足某些对控制精度要求较高的系统。

2. 自适应控制自适应控制是一种基于系统自身参数估计的控制方法。

它能够根据实时的系统状态和输入输出数据对系统进行建模和参数调整,从而根据系统的动态变化来实时调整控制器的参数。

自适应控制的主要思想是利用自适应算法,使系统能够在不确定性和变化的环境下保持稳定性和控制性能。

自适应控制常常应用于那些系统具有参数变化或者外部扰动较大的情况下。

它能够自主估计系统的动态特性,并根据估计结果实时调整控制器的参数,从而提高系统的控制性能和鲁棒性。

自适应控制具有较强的参数追踪能力,可以满足对系统精确控制的要求。

然而,自适应控制也有一些限制。

首先,自适应控制需要进行较为复杂的参数估计和计算,对计算能力的要求较高。

其次,自适应控制受限于参数估计的精度,当参数估计存在误差时,控制器的性能可能会受到影响。

此外,自适应控制对系统动态的变化要求较高,如果系统的变化速度过快或者存在较大的不确定性,可能会导致自适应控制的稳定性下降。

非线性系统的鲁棒控制及其应用

非线性系统的鲁棒控制及其应用

非线性系统的鲁棒控制及其应用非线性系统是指其系统变量之间的关系呈现出非线性的特征,其物理意义在我们日常生活中无处不在,例如气候系统、生态系统、经济系统等。

然而,由于非线性系统具有高度的复杂性和不可预测性,其控制与实现一直是控制领域的难点和研究热点。

针对非线性系统的鲁棒控制方法在近年来被广泛研究,其所控制的非线性系统能够在干扰和不确定性的作用下依旧能够实现稳定的控制,被广泛应用在现代工业与科学中。

一、鲁棒控制的基本概念鲁棒控制方法是一种针对非线性系统的控制技术,其核心思想是在非线性控制系统的设计中考虑干扰和不确定性因素,从而增强控制系统的稳定性。

其主要构想为:通过给定控制环节引入干扰和参数的不确定性,从而能够将根据给定的控制目标控制系统的输出控制在预定的范围之内。

从控制论的角度来理解鲁棒控制,鲁棒控制是一种基于系统自身特性变化的控制方法。

因控制对象的物理意义多为一些复杂的非线性系统,而这些非线性系统一般包括了大量的未知动态元素或噪声干扰,使得无法以对问题的精确的数学模型来描述或分析其特征和行为,因而在实际控制系统中通常出现各种意外的干扰和不同的不确定因素。

在这样的背景下,如何在控制过程中快速、准确、高效地处理这些因素显得尤为重要。

因此鲁棒控制方法逐渐成为一种非常有利于解决这类问题的控制技术,其通过将控制器设计的过程中考虑多种影响控制器性能并对其进行优化,从而提高控制器的鲁棒性,使其能充分适应所需要控制的对象,从而实现系统的稳定控制。

二、鲁棒控制方法的系统结构鲁棒控制系统的核心思想是让系统控制器能够追踪所需要控制系统所需输出的组合信号,同时它可以调节系统中特定的元素来达到满足特定要求的目标。

鲁棒控制系统通常包括三个主要的部件:鲁棒控制器、非线性动态系统和外部环境。

1.鲁棒控制器鲁棒控制器是控制系统中的核心部件,其功能是处理从系统中所传输出来的信号,同时通过相关的数学算法和理论来优化动态调整控制系统的实际性能并追踪系统的输出。

非线性电机系统鲁棒控制方法研究

非线性电机系统鲁棒控制方法研究

非线性电机系统鲁棒控制方法研究一、引言非线性电机系统的鲁棒控制是电机控制中的重要研究方向。

非线性电机系统由于具有不确定性、非线性和复杂性等特点,传统的控制方法往往难以满足鲁棒性要求。

因此,针对非线性电机系统的控制问题,研究鲁棒控制方法具有重要的理论和实际意义。

本文将围绕非线性电机系统鲁棒控制方法展开研究,探索适用于非线性电机系统的鲁棒控制策略,以提高电机系统的性能和控制精度。

二、非线性电机系统的特点与建模非线性电机系统一般由磁场方程、电流方程、运动方程和转子动态方程等数学模型组成。

与线性电机系统相比,非线性电机系统具有以下特点:1. 不确定性:非线性电机系统中存在参数不准确、外部干扰等不确定性因素,使得控制过程充满挑战性。

2. 非线性:系统中的非线性因素如饱和、磁滞、摩擦等导致系统的输出与输入之间不是线性关系。

3. 复杂性:非线性电机系统通常包含多个耦合的动态过程,导致系统难以建模和控制。

建立准确的非线性电机系统模型是进行鲁棒控制方法研究的前提。

常用的建模方法有物理建模和统计建模两种。

物理建模方法通过对电机系统的物理特性进行建模,包括电机的电气特性、磁特性、机械特性等。

统计建模方法则基于实验数据对电机系统进行建模和参数辨识。

根据实际需求和研究目的,选择合适的建模方法对非线性电机系统进行描述和分析。

三、非线性电机系统鲁棒控制方法的研究现状目前,对于非线性电机系统的鲁棒控制方法,已经涌现出了多种有效的策略,包括传统的PID控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制等。

下面我们将针对这些方法进行综述。

1. PID控制方法PID控制是一种传统的控制方法,通过设置比例、积分和微分三个参数来调节系统的控制性能。

在非线性电机系统中,PID控制方法能够实现对系统稳态和动态性能的调节。

然而,由于非线性电机系统的复杂性和不确定性,传统PID控制方法的应用效果较为有限。

2. 自适应控制方法自适应控制方法通过在线辨识系统模型和参数,自动调节控制器参数以适应系统的变化。

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

V 1 6 No 2 o . 。 . 2
Ap . 0 6 r2 0

类不确定非线性系统 的鲁棒 自适应控制
秦孝艳
( 枣庄 学 院 数 学与信 息 科学 系 。 山东 枣 庄 276 ) 7 10

要 :针对具有有界扰动 的参 数化严格 反馈 非线性系统 ,提 出了一种鲁棒 自 适应控 制方案 。用辨识器估计
d sg . e c n r l rc u a t e t e g o a o n n s f alco e - o i n s t c i g e r rt e i n T o to l a g a n e l b b u d e s o l s d l p sg a , a k n ro h e n r h l l o l r o
Ab ta t sr c :Ne rb s d p v o t l rwa r p s d i iw fc mp eec n olrie t e w o u ta a t ec n ol sp o o e , nv e o o lt o t l -d n f r i r e r e i i
s p rt n fr p rm ercsr tfe b c o l e y tm s wi o n e itr a c s e aai o aa ti—t c-e d a k n ni a s s o i nr e t b u d d dsu b n e ,Ths r b s h i o u t a a t ec n o sst eie t ir o et aet eu k n aa ee n c rany e uv e c ”t d pi o t l e ni e si t n o wn p m tra d a“ etit— q i a n e o v r u h d f t m h r l o m a sl-d pi o t l n e in s st e l e a t r m d n i e n o t l f r efa a t e c n o l g d sg o a o r aiete s p ain fo ie t ira d c n o lri v r i z h r o f r e n

非线性反馈控制与鲁棒控制

非线性反馈控制与鲁棒控制

非线性反馈控制与鲁棒控制在控制工程领域,非线性反馈控制和鲁棒控制是两种重要的控制策略。

它们在处理复杂系统、提高系统稳定性和鲁棒性方面发挥着关键作用。

本文将介绍非线性反馈控制和鲁棒控制的基本原理和应用。

一、非线性反馈控制非线性反馈控制是一种可以应对非线性系统的控制策略。

与传统的线性控制器相比,非线性反馈控制可以更好地适应系统的动态特性和非线性特征。

其基本思想是通过引入非线性函数来修正系统输出与期望输出之间的误差,并在系统的稳态工作点处进行线性化处理。

非线性反馈控制主要包括状态反馈、输出反馈和动态反馈等方式。

其中,状态反馈利用系统状态量来构建非线性修正项,输出反馈依据系统输出量进行修正,动态反馈则结合了状态和输出信息以实现更加精确的控制效果。

非线性反馈控制在飞行器、机器人、电力系统和化工过程等领域得到广泛应用。

通过引入非线性修正项,可以提高系统的稳定性和响应速度,同时克服系统非线性带来的问题,提高系统的控制性能。

二、鲁棒控制鲁棒控制是一种能够处理系统参数变化和外界扰动的控制方法。

与传统的控制方法相比,鲁棒控制可以通过设计鲁棒稳定控制器来保证系统的稳定性和性能,无需精确的系统模型和参数信息。

鲁棒控制主要包括H∞控制、μ合成控制和自适应控制等方法。

其中,H∞控制以系统的H∞性能指标为基础,设计出具有鲁棒性能的控制器。

μ合成控制则通过数学优化方法,将系统不确定性和鲁棒性能综合考虑,设计出稳定且鲁棒的控制器。

自适应控制通过实时估计和调整控制器参数,以应对系统参数变化和扰动。

鲁棒控制广泛应用于航空航天、自动驾驶、制造业和机械控制等领域。

它能够有效提高系统的稳定性和鲁棒性,抑制系统受到的不确定性和扰动的影响,保证系统的控制效果。

三、非线性反馈控制与鲁棒控制的结合非线性反馈控制和鲁棒控制都是针对复杂系统的控制方法,它们在理论和实践中都具有重要的地位。

而将这两种方法结合起来,可以更好地解决复杂系统的控制问题。

结合非线性反馈控制和鲁棒控制的方法有很多,常见的有滑模控制、自适应控制和鲁棒最优控制等。

非线性时变系统的鲁棒性分析与控制研究

非线性时变系统的鲁棒性分析与控制研究

非线性时变系统的鲁棒性分析与控制研究随着科技的发展,人们对控制理论的需求越来越高。

非线性时变系统在实际生活中也随处可见,尤其在工业生产、交通运输等领域中占据着重要的位置。

对于这种具有不确定性和复杂性的系统,如何进行鲁棒性分析和控制成为研究的热点和难点之一。

一、非线性时变系统的基本概念非线性时变系统一般由非线性方程组描述,包含多个状态变量,其特点是动态系统的状态随时间演化而不断变化。

对比于线性时变系统,非线性时变系统具有更大的不确定性和复杂性,因此在分析和控制上存在更大的困难。

二、鲁棒性分析的概念及原理鲁棒性分析是指对于非线性时变系统,通过对系统内变量、外部干扰、模型误差等因素进行综合分析,提高系统稳定性、鲁棒性和抗干扰能力的方法。

鲁棒性分析时还需要考虑系统的变化特性,是通过建立合适的模型来确定变化特性,对系统进行统计分析。

三、鲁棒性控制的方法鲁棒性控制是指对鲁棒性分析结果进行整合,通过采用不同的控制策略,提高系统的鲁棒性、稳定性和抗干扰能力。

一般来说,鲁棒性控制的方法包括自适应控制、模糊控制、神经网络控制等。

自适应控制是指根据系统状态的变化,适时调整控制器参数和控制策略,进而提高系统的控制性能和鲁棒性。

模糊控制是指利用灰色系统理论,根据系统变化规律进行模糊分类,对控制器进行优化,提高系统控制精度和鲁棒性。

神经网络控制是指利用人工神经网络模拟人脑神经元的工作原理和计算方法,对于非线性时变系统进行特征提取和建模,在此基础上进行控制,提高系统的控制精度和抗干扰能力。

四、应用案例分析鲁棒性分析和控制不仅在理论研究上有重要的意义,更是在各种实际应用中有广泛的应用价值。

例如,在机械控制、电力系统、自动化生产等领域,非线性时变系统的控制问题始终是一个难题。

以机器人控制为例,当机器人完成一个复杂任务时,系统状态经常会发生变化,干扰、误差等问题也随之出现。

通过对机器人的鲁棒性分析和控制,可以在系统状态发生变化时,适时调整控制策略,提高控制精度和鲁棒性。

非线性系统的鲁棒自适应控制

非线性系统的鲁棒自适应控制

非线性系统的鲁棒自适应控制非线性系统的控制一直是自动控制领域的一个重要研究方向。

由于非线性系统具有复杂的动态特性和参数变化的不确定性,传统的线性控制方法在面对非线性系统时往往无法取得满意的控制效果。

因此,研究非线性系统的鲁棒自适应控制方法具有重要的意义。

1. 非线性系统的特点非线性系统广泛存在于工程实践中,如机械系统、电力系统、化工系统等。

与线性系统相比,非线性系统具有以下特点:1.1 非线性函数关系非线性系统的状态方程和输出方程往往包含非线性函数关系,例如指数函数、对数函数、幂函数等。

这导致非线性系统的动态特性十分复杂,使得控制设计变得困难。

1.2 参数不确定性非线性系统的参数受到多种因素的影响,例如环境条件、工作状态等因素的变化。

这使得系统的参数具有不确定性,给控制设计带来了挑战。

1.3 多模态行为非线性系统的输出往往呈现出多模态行为,即同一输入条件下系统的输出可能具有多个不同的稳定状态。

这种多模态行为增加了控制的难度,需要研究设计能够适应不同工作模式的控制策略。

2. 鲁棒自适应控制的基本原理鲁棒自适应控制是一种能够应对非线性系统不确定性的控制方法。

其基本原理是通过自适应控制器对系统进行在线参数估计和补偿,从而提高控制系统的鲁棒性和适应性。

2.1 参数估计与补偿鲁棒自适应控制通过对系统的参数进行在线估计,并根据估计结果对系统进行参数补偿。

常用的参数估计方法包括最小二乘法、最小均方误差法等。

通过不断更新参数估计值,控制系统能够实时适应非线性系统动态特性的变化。

2.2 鲁棒性设计鲁棒自适应控制中的控制器设计需要考虑非线性系统的不确定性和干扰。

常用的鲁棒控制设计方法包括H∞控制、滑模控制等。

这些控制方法能够有效地抑制非线性系统的不确定性,提高系统的稳定性和鲁棒性。

3. 鲁棒自适应控制的应用鲁棒自适应控制在工程实践中已经得到广泛应用。

以下为几个典型的应用场景:3.1 机械系统控制鲁棒自适应控制可应用于机械系统的位置控制、轨迹跟踪等问题。

非线性控制系统中的自适应控制算法研究

非线性控制系统中的自适应控制算法研究

非线性控制系统中的自适应控制算法研究自适应控制算法是一种能够根据系统实时变化进行调整和优化的控制方法,广泛应用于非线性控制系统中。

非线性系统由于其复杂性和不确定性,往往需要更加灵活和智能的控制方法来保证系统的稳定性和性能。

本文将对非线性控制系统中的自适应控制算法进行研究和探讨。

一、非线性控制系统概述非线性控制系统是指系统的输入与输出之间的关系不能通过简单的线性函数来描述的控制系统。

这种系统常常存在着非线性动态和非线性耦合等特性,具有较为复杂的动态行为。

由于非线性系统具有不确定性和不可预测性,传统的控制方法往往难以应对非线性系统的控制问题。

二、自适应控制算法概述自适应控制算法是一种基于系统自身反馈信息进行调整和优化的控制方法。

与传统的固定控制器不同,自适应控制器能够根据实时测量的系统信息进行参数的自适应调整,以实现对系统动态的自适应控制。

自适应控制算法通过学习和优化过程,使控制器的参数逐渐趋近最优值,从而提高系统控制性能。

三、自适应控制算法在非线性控制系统中的应用1. 模型参考自适应控制(MRAC)模型参考自适应控制是一种常用的自适应控制算法,通过建立一个理想模型与实际非线性系统进行比较,自适应调整控制器的参数以实现稳定的控制效果。

MRAC算法通过自适应更新控制器参数,根据系统的实时信息进行反馈调整,使得系统的输出能够与理想模型的输出保持一致。

这种算法能够有效应对非线性系统的多变性和不确定性。

2. 非线性全局自适应控制(NLGA)非线性全局自适应控制算法是一种基于反馈线性化技术和稳定性方法的控制策略。

该算法通过建立非线性系统的线性化模型,并结合稳定性分析方法,实现对非线性系统的全局自适应控制。

NLGA算法通过对系统状态进行反馈调整,实现对非线性系统的稳定性保证和优化控制。

3. 自适应扰动抑制控制(ADRC)自适应扰动抑制控制是一种能够有效抑制外部扰动对系统影响的控制算法。

该算法通过引入扰动观测器和自适应补偿器,实时对系统的扰动进行测量和补偿,从而保证系统在扰动影响下的稳定性和性能。

非线性控制系统的自适应控制策略

非线性控制系统的自适应控制策略

非线性控制系统的自适应控制策略随着机器人、自动化设备以及系统越来越普遍,控制系统的应用也变得越来越广泛。

目前市面上常见的控制系统主要有线性控制系统和非线性控制系统。

其中,非线性控制系统存在的问题更为复杂,因此需要采用更加复杂的控制策略。

非线性控制系统具有高度的非线性特性,其控制难度很大。

在传统的控制方法中,非线性控制系统一般采用PID控制器进行控制。

但是PID控制器存在很多局限性,如难以适应复杂的非线性系统、对控制系统的参数要求很高等,因此需要采用更为高级的控制方法。

自适应控制策略正是非线性控制系统的一种可行的控制方法。

自适应控制策略是在非线性控制系统中广泛应用的一种控制策略。

自适应控制策略的主要目的是使控制系统对于相同的输入进行追踪控制,不受环境的干扰以及误差的影响。

自适应控制策略通过监控控制系统的输入、输出以及系统状态,根据系统状态的变化,自动调整控制系统的控制参数,从而实现系统的自适应控制。

自适应控制策略可以避免控制系统因为参数变化而产生的控制误差,从而提高了整个控制系统的稳定性和可靠性。

在自适应控制策略中,自适应控制器是实现自适应控制的核心。

控制器通过采集实时的系统状态信息,进行数据处理和分析,根据数据的分析结果,自动调整控制器的控制参数,以实现系统的自适应控制。

自适应控制策略的控制器可以基于神经网络,模糊逻辑或者遗传算法等技术进行设计。

其中,基于神经网络的自适应控制器是目前比较流行的一种设计方法。

神经网络模型通过学习样本数据,可以自适应地调整网络的权值和偏置,从而实现控制系统的自适应控制。

正是由于神经网络模型具有高度的自适应性和鲁棒性,因此在非线性控制系统中被广泛地应用。

另外,模糊逻辑和遗传算法在非线性控制系统中也有着广泛的应用。

模糊控制器可以通过建立模糊规则,对非线性系统进行建模,并通过调整单个规则的权重来实现控制系统的自适应控制。

而遗传算法则通过在控制器的参数空间中进行寻优,以达到最优控制效果。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

非线性系统的鲁棒自适应控制Robust Adaptive Control of Uncertain Nonlinear Systems郝仁剑3120120359摘要:本文以非线性系统的控制问题为背景,介绍了多种经典的非线性系统的控制方法以及研究进展,分析了各种控制方法存在的优点和不足。

着重介绍了鲁棒自适应控制在非线性系统中的应用,结合该领域的近期研究进展和实际应用背景,给出对鲁棒自适应控制的进一步研究目标。

关键词:非线性系统鲁棒控制自适应控制1.前言任何实际系统都具有非线性特性,非线性现象无处不在。

严格地说,线性特性只是其中的特例,但是非线性系统与线性系统又具有本质的区别。

由于非线性系统不满足叠加原理,因此非线性特性千差万别,这也给非线性系统的研究带来了很大的困难。

同时,对于非线性系统很难求得完整的解,一般只能对非线性系统的运动情况做出估计。

众所周知,控制理论经历了经典控制理论和现代控制理论两个发展阶段。

在第二次世界大战前后发展起来的经典控制理论应用拉普拉斯变换等工程数学工具来分析系统的品质。

它广泛地应用于单输入单输出、线性、定常、集中参数系统的研究中。

随着控制对象的日益复杂以及人们对控制系统精度的不断提高,经典控制理论的局限性就暴露出来了。

在20世纪50年代,Bellman根据最优原理创立了动态规划。

同时庞特里亚金等学者创立了最大值原理。

后来,Kalman提出了一系列重要的概念,如可观性,可控性,最优线性二次状态反馈,Kalman滤波等。

这些理论和概念的提出大大促进了现代控制理论的发展。

控制系统的设计都需要以被控对象的数学模型为依据,然而对于任何被控对象不可能得到其精确的数学模型,如在建立机器人的数学模型时,需要做一些合理的假设,而忽略一些不确定因数。

不确定性的必然存在也正促使了现代控制理论中另一重要的研究领域——鲁棒控制理论的发展。

Zmaes关于小增益定理的研究以及Kalman关于单输入单输出系统LQ调节器稳定裕量的分析为鲁棒控制理论的发展产生了重要的影响。

特别是Zmaes1981年发表的论文[1]标志H∞控制理论的起步。

1984年Francis和Zmaes基于古典插值理论提出H∞问题的初步解法。

Glover运用Hankel算子理论给出了H∞问题的解析解。

Doyle在状态空间上对Glover解法进行整理和归纳。

至此H∞控制理论体系初步形成。

同时,Doyle首次提出结构化奇异值的概念,后来形成了μ解析理论。

另外一种重要的控制器设计方法是基于Lyapunov函数的方法。

在进行鲁棒控制器的设计时,一般都假设系统的不确定性属于一个可描述集,比如增益有界,且上界己知等。

一般来说,鲁棒控制是比较保守的控制策略。

对所考虑集合内的个别元素,该系统并不是最佳控制。

对于具有参数不确定性的一类系统,自适应控制技术被提了出来,如模型参考自适应控制和自校正控制等。

在实际应用中,由于被控对象具有未建模动态,过程噪声或扰动的统计特性远比设计时所设想的情况更复杂,以及持续激励条件和严正实条件等“理想条件”被打破,这都会导致自适应控制算法的失稳。

于是自适应控制的鲁棒性课题,即鲁棒自适应控制受到了广泛的关注。

大量的工程实践表明,对于复杂的工业对象和过程,引入自适应策略能够提高控制精度,提高生产效率,降低成本。

近年来,非线性自适应控制技术取得突破性的发展,控制器的结构化设计技术也正日益得到广泛的研究与应用。

随着科学技术的发展,特别是航海,航空和航天技术,以及工业控制技术的发展,人们对严重非线性系统,变参数系统迫切要求更精密、有效的控制算法。

但又由于非线性系统的复杂性以及不确定性的多样性,要在统一的框架下处理多种非线性不确定系统是很困难的。

将非线性系统自适应控制与鲁棒控制相结合起来,综合近年来的非线性控制技术,控制器结构性设计技术以及智能控制技术等,提出高性能的和可行的控制系统设计方法,这对促进工业生产和国防建设,以及发展和完善非线性控制理论都将具有重要的意义。

2. 非线性控制2.1 相平面法早期的非线性控制方法有“相平面法”,描述函数法,绝对稳定性理论等。

相平面法最早由Poincare等数学家们提出来。

其主要思想是在一个叫做相平面的二维平面内,产生出对应于各种初始条件的运动轨迹,从各种运动轨迹可以得到系统的一些定性特性。

该方法的缺点是只局限于一阶和二阶的非线性系统,对高阶系统的图解分析将变得非常困难。

描述函数法是一种近似的分析方法,它将系统在正弦信号作用下产生的输出用基波分量来近似。

这样就可以得到输入输出信号之间在幅值和相位上的相互关系,即获得非线性系统近似的频率特性。

但是该方法对复杂的非线性系统就变得无能为力。

绝对稳定性概念是由鲁里叶和波斯特尼考夫提出来的。

其中比较著名的绝对稳定性判据有波波夫判据和圆盘判据。

波波夫判据通过分析系统中线性部分的频率特性就能判断整个系统的绝对稳定性。

圆盘判据是一种频域形式的判据。

但这些判据都很难推广到多变量非线性系统中。

2.2 Lyapunov函数法研究非线性控制系统稳定性最常用的方法是Lyapunov在著作《动态稳定性的一般问题》中提出的方法。

该方法包括直接法和间接法。

间接法是从非线性的线性逼近稳定性质得出非线性系统在一个平衡点附近的局部稳定性的结论。

直接法是通过借助于一个Lyapunov函数来直接对系统平衡状态的稳定性做出判断,即从能量的观点对系统进行稳定性的分析。

如果一个系统被激励后,其存储的能量随着时间的推移在逐渐衰减,到达平衡状态时,能量达到最小,那么这个平衡状态是渐进稳定的。

或者系统存储的能量既不增加也不减少,那么这个平衡状态也称为是稳定的。

该方法适用于任何系统,可以是时变的或定常的,也可以是有限维的或者无限维的。

该方法的局限性在于往往很难对一个给定的系统找出一个切Lyapunov函数。

克拉索夫斯基法和变量梯度法为早期提出的构造切Lyapunov函数的方法。

2.3 反馈线性化法在上个世纪80年代中期,微分几何和微分代数方法的引入为非线性控制理论的研究带来了突破性的进展,使得研究模式摆脱了局部线性化和小范围运动的限制,实现了非线性系统大范围的分析与综合。

一种新的非线性控制方法——反馈线性化引起人们极大的兴趣。

Krener首先对局部反馈线性化控制的充分条件进行了研究,随后Boothby,Dyawansa等人将这一局部结果推广到全局。

反馈线性化的基本思想是通过代数变换将一个非线性系统变换成线性系统,从而可以应用熟知的线性理论来进行控制器的设计。

该方法与传统的基于平衡点附近线性化的方法有本质的区别,因而又称为精确线性化或全局线性化。

该方法的缺点是要求系统模型精确己知。

在处理不确定线性系统时,Kharitonov区间理论,H∞控制理论,结构奇异值理论(μ理论)起着重要的作用。

2.4 鲁棒控制法对于非线性系统的鲁棒控制算法,典型的是变结构控制。

由于变结构算法能够使系统沿设计好的“滑动模态”轨迹运动,因而使系统具有很强的鲁棒性。

同时由于其结构简单、响应快而受到普遍重视。

以微分几何为主要工具发展起来的非线性控制理论思想极大推动滑模控制理论的进展。

为了使系统保持在“滑动模态”上运动,滑模控制需要来回地作逻辑切换,故容易引起抖振现象。

抖振的发生将破坏“滑动模态”的优良性能,增加能耗,激发系统未建模高频,对整个系统产生破坏作用。

虽然已经提出了许多消弱抖振的方法,但是该问题还没有真正地得到解决。

目前,对于非线性系统的鲁棒控制问题,主要的解决方法仍然以Lyapunov稳定性理论为基础。

首先假设系统的不确定性可表示为有界未知参数或有界未知函数,根据上界值或上界函数以及标称对象来构造一个适当的Lyapunov函数,使得系统对于不确定集中的任何元素都是稳定的。

事实上,构造Lyapunov函数的过程也正是使系统无源化的过程。

此时Lyapunov 函数正是保证系统无源化的存储函数。

非线性系统无源性的KYP引理揭示了对非线性系统构造存储函数的可能性。

系统称为无源的是指系统的能量总是小于或等于初始时刻系统所具有的能量与由外部提供的能量之和,即系统只从外部吸收能量,而系统本身并不向外部释放能量。

系统的无源性概念的更一般的推广就是所谓的耗散性。

对于给定的能量供给率,如果存在一个依赖于系统状态的非负能量存储函数,使得耗散不等式成立,则称系统是耗散的。

工程中常用的供给率是由输入到输出信号的范数之差给出的,即L2增益约束的控制问题。

如果系统对于这类供给率是耗散的,那么该系统由输入到输出就满足L2增益约束条件。

许多与L2增益约束有关的控制问题,如L2综合问题,H∞问题,以及干扰近似解耦或L2干扰抑制等,都可以归结为使系统耗散的问题。

从本质上讲,非线性H∞二控制就是一种L2增益约束控制问题。

非线性H∞控制在上世纪90年代得到重要发展。

Vander Schaft运用无源性和耗散理论,给出了一个求解H∞状态反馈控制的方法。

该方法利用Hamilton矢量空间的Hamilton-Jacobi方程和不变流形作为分析工具,并假设Hamilton系统在一定条件下具有双曲平衡点,得出线性化系统的H∞控制问题是可解的。

Isidori等人提出解决非线性H∞控制问题的微分对策框架,并且基于该框架给出了符合分离原理的输出反馈控制器的存在条件。

然而,理论上的发展并没有促进非线性H∞控制方法在实际系统中的广泛应用。

其中一个关键的问题是非线性H∞控制问题需要求解Hamilton-Jacobi-Issacs (HJI)偏微分不等式,而该不等式的求解是相当困难的。

Yazdanpanah等人,证明了非线性反馈控制器总是导致比线性控制器更大的有效域,且扰动衰减系数越大,HJI不等式的有效域越大。

反之,扰动衰减系数越小,HJI不等式有效域越小。

但该方法仅仅是一个粗糙的估计。

Soravia从粘性解的角度,研究了非线性H∞控制问题可解的充分必要条件,并证明了在输入是紧集的情况下充分条件就是必要条件。

另外也有一些学者针对HJI不等式提出了一些数值解法。

由于目前对于HJI不等式在数学上还没有通用的方法,因此人们开始尝试开辟新的途径来绕过不等式的求解。

文献[2,3]研究了不确定非线性系统的自适应鲁棒L2干扰抑制问题。

在系统存在干扰和未建模动态的情况下,一些新的非线性设计方法[4,5]都避免了求解HJI不等式。

3. 鲁棒自适应控制研究进展自适应控制是另外一种重要的非线性控制技术。

常规的反馈控制系统对于系统内部特性的变化或者外界干扰也具有一定的抑制能力,但由于控制器的参数是固定不变的,当系统内部特性发生变化或者外界干扰很大时,系统的稳定性就无法保证。

而自适应控制的优点就是具有一定的适应能力,它可以根据系统的输入输出数据,不断地辨识系统的参数。

相关文档
最新文档