基于控制l函数的非线性不确定系统的镇定
不确定非线性系统全局指数镇定的新判据

No e l b le p ne ta t bi z to rt ra o nc r a n n nl a y t ms v lg o a x o n i lsa l a i n c ie i fu e t i o i r s se i ne
W ANG e i D0NG Ya i LI W e — u xu 一1. —l. ix n
研究 了一 类非 线性 系 统 的镇定 问题 , 构 造 了状 态 观 并
测器 , 利用 有 关性 质证 明 了相 应 系统是 全 局指 数稳 定 的 . 献 『 研究 了不 确定 的非线 性单 输人 单 输 出系统 文 2 1 的鲁 棒镇 定 问题 ,提 出 了连续 的状 态 反馈 控制 器 . 文
非线 性动力 系 统 的稳定 与 镇定 问 题 , 一直 是 深受 控制 学科 重 视 的课 题 之一 . 年来 ,这一 问题 引 起很 近
计 问题 . 本文 研究 一类 非 线性 不 确定 系统 的 全局 指数
镇 定 问题 . 先 针对 一类 非线 性 不确 定 系统 ,给 出 了 首
多学者 的关 注 , 并取得 了一定 的研究成果【] . 文献[ 1 ]
该 系统全局指数镇定的充分条件 , 并构造出保证闭环
系统 全局 指 数稳 定 的连续 反馈 控 制 器. 后研 究 了一 然 类 控 制项 具有 不 确定 性 的非线 性 不确 定 系统 , 设计 出
新 的反馈 控 制器 , 并且 证 明了此 反馈 控制 器使 得 相应
闭环 系统在一 定条 件下是 全局 指数稳 定 的.
(colfS i c , i j o t h i U i ri , i j 0 10 C ia S hoo c ne Ta i P le n nv s y Ta i 3 0 6 , h ) e nn y c c e t nn n
一类非线性系统的镇定分析
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独创性声明本人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,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。
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本人完全意识到,本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。
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本论文属于不保密□。
(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月华中科技大学硕士学位论文1 绪论1.1 研究背景20世纪下半叶,非线性科学[1]获得了前所未有的蓬勃发展。
非线性科学是一门研究非线性现象共性的基础科学,其中混沌现象是非线性科学的最重要成就之一。
非线性系统表现出极大不稳定性,但对于一个实际的控制系统,其工作的稳定性无疑是一个极其重要的问题,因为一个不稳定的系统在实际应用中是很难有效地发挥作用的。
稳定性问题是自动控制理论研究的基本问题之一,控制系统的平衡点稳定也就是系统镇定,如果一个系统通过状态反馈能使其渐近稳定,则称系统是状态反馈能镇定的。
稳定性概念[2]的出现,已有悠久的历史,早在17世纪就出现过托里斯利 (Torricelli)原理。
稳定性概念也早被拉普拉斯(Laplace)、拉格朗日(Lagrange)、庞加莱(Poincare)等采用过,但都无精确的定义。
1892年,俄国数学力学家李雅普诺夫的博士论文“运动稳定性的一般问题”才给出了运动稳定性的严格的精确的数学定义和一般方法,奠定了稳定性理论的基础。
稳定性分为状态稳定性和有界输入-有界输出稳定性。
基于LMI的不确定大系统的BIBO镇定
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基于LMI的不确定大系统的BIBO镇定李萍【摘要】利用多Lyapunov函数法和不等式技巧,讨论了一类连续时间大系统有界输入有界输出(BIBO)的镇定.以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出系统BIBO稳定的充分条件可以用MATLAB工具箱进行可行性求解并在此基础上给出了状态反馈控制器的设计方法并将其推广到系统结构中存在不确定扰动项的情形,运用Schur补引理,得到了闭环大系统鲁棒BIBO稳定的判据.最后通过算例仿真证明了结论的有效性.【期刊名称】《西南民族大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2018(044)001【总页数】10页(P87-96)【关键词】不确定大系统;有界输入有界输出稳定;多Lyapunov函数法;线性矩阵不等式【作者】李萍【作者单位】西南民族大学计算机科学与技术学院,四川成都610041【正文语种】中文【中图分类】O19;TP131 引言近十多年来,大系统(Large-Scale Systems)在电力、城市交通、社会经济系统、数字通讯等领域的广泛应用,形成了世界性的热潮.一般地,把模型规模庞大复杂、有多个互联的子系统和多个状态变量的系统称为大系统.稳定性是控制理论研究的基本问题[1-4].因此大系统的稳定性也一直受到众多学者的广泛关注[9-11].同时,不确定大系统的鲁棒镇定性也因为模型和测量误差地存在、非线性系统的线性化近似逐渐成为该领域的一个焦点[5-8].通常,人们关注的稳定性为Lyapunov意义下的稳定性.为了追踪参考输入信号,有界输入有界输出(BIBO)稳定性也成为控制领域研究的核心问题之一.如果系统每个有界的输入都导致输出有界,那么系统就称为是有界输入有界输出稳定的.但是到现在为止,有关大系统的BIBO稳定性和鲁棒BIBO稳定性的结果还较少[12-15].文献[12-13]讨论了如下的时滞大系统:反馈控制律分别为u(t)=其中 Fi为反馈增益矩阵.文献[12-13]建立了闭环系统与时滞无关的渐近稳定和BIBO稳定的充分条件.文献[14-15]对于每一个子系统,应用了稳定的局部状态反馈,通过构造Lyapunov函数,利用Bihari型不等式,基于Riccati方程的正定解和矩阵范数不等式推导出了多变量反馈控制大系统BIBO稳定的充分条件.本文将采用多Lyapunov函数方法及常数变易法,讨论了闭环大系统BIBO稳定的性质与鲁棒BIBO稳定的性质.系统的扰动向量相比文献[14-16]更具一般性,并且BIBO稳定性判据和状态反馈矩阵可以用MATLAB工具箱进行可行性求解,从不同于文献[12-16]的角度建立了闭环大系统的BIBO稳定的条件.2 问题的陈述考虑如下的有N个子系统的不确定连续大系统:其中,v(t)为任意可积函数,那么不等式成立.引理2.3[18] E,H,F(t)是具有适当维数的矩阵,不确定时变矩阵F(t)满足FT(t)F(t)≤I,则对任意的常数ε>0,不等式成立.3 闭环大系统的分散BIBO稳定分析首先,讨论大系统(1)无扰动参数的情况,即将(3)式代入(4)式得到当i,j=1,2时,闭环大系统(5)的结构如图1所示.图1 i,j= 1,2 时,大系统(5)的反馈控制图Fig.1 The feedback controlof(5)when i,j= 1,2定理3.1 如果存在常数α>0,β>0,ε>0,存在矩阵Xi>0,矩阵具有适当的维数(i= 1,2,…,N),使得LMI成立,其中4 闭环大系统的鲁棒分散BIBO稳定分析将(2)、(3)式带入(1)式得到的闭环大系统如下:参考定理3.1的证明可知,(9)式满足时,定理4.1成立.注4.1 当参考输入信号恒为零,定理3.1和定理4.1下,大系统分别是渐近稳定和鲁棒渐近稳定的.第五部分的仿真图形可以看到当ri(t)=0时,系统状态收敛于零. 注4.2 文献[14-16]的反馈增益矩阵是某个Riccati方程的正定解.而本文是通过常数变易法和矩阵分析技巧,得到基于LMI的状态反馈控制器的设计方法.LMI判据通过引入自由矩阵可以降低条件的保守性,因此具有一定的优越性.注4.3 参考文献[19]给出了系统参数α>0,β>0的最小化问题,可以表示为:设计过程及求解参考文献[19]定理1.5 算例仿真而θ1=0.6179,θ2=1.1291||x(0)||.图2(a)、3(a)、4(a)分别表示参考输入信号r(t) =0时的系统状态、控制输入和控制输出;图2(b)、3(b)、4(b)分别表示参考输入信号r(t)=1时的系统状态、控制输入和控制输出.图2 (a) r(t)=0时的系统状态Fig.2(a) The state of e.g.5.1 when r(t)=0图2 (b) r(t)=1时的系统状态Fig.2 (b) The state of e.g.5.1 when r(t)=1图3 (a) r(t)=0时的控制输入Fig.3 (a) The input of e.g.5.1 when r(t)=0图3 (b) r(t)=1时的控制输入Fig.3 (b) The input of e.g.5.1 when r(t)=1图4 (a) r(t)=0时的控制输出Fig.4 (a) The output of e.g.5.1 when r(t)=0图4 (b) r(t)=1时的控制输出Fig.4 (b) The output of e.g.5.1 when r(t)=1那么相应的增益矩阵为而θ1=1.5970,θ2=16.6694||x(0)||.图5(a)、6(a)、7(a)分别表示参考输入信号r(t) =0时的系统状态、控制输入和控制输出;图5(b)、6(b)、7(b)分别表示参考输入信号r(t)=sint时的系统状态、控制输入、控制输出.图5 (a) r(t)=0时的系统状态Fig.5 (a) The state of e.g.5.2 when r(t)=0图5 (b) r(t)=sint时的系统状态Fig.5 (b) The state of e.g.5.2 when r(t)=sint图6 (a) r(t)=0时的控制输入Fig.6 (a) The input of e.g.5.2 when r(t)图6 (b) r(t)=sint时的控制输入Fig.6 (b) The input of e.g.5.2 when r(t)=sint图7 (a) r(t)=0时的控制输出Fig.7 (a) The output of e.g.5.2 when r(t)=0图7 (b) r(t)=sint时的控制输出Fig.7 (b) The output of e.g.5.2 when r(t)=sint 6 结束语本文讨论了一类连续时间闭环大系统BIBO稳定性和鲁棒BIBO稳定性问题,并给出了反馈控制器的设计方法.将本文的技巧与算法推广到时滞大系统的BIBO稳定性理论是作者下一步的工作.参考文献[1]刘兴文.离散时间p-周期正系统的稳定性分析[J].西南民族大学学报(自然科学版),2011,37(3):342-347.[2]刘兴文.时滞切换正系统的切换齐次协正Lyapunov函数方法(英文)[J].西南民族大学学报(自然科学版),2014,40(4):592-597.[3]刘教,连捷,庄严.一类具有输入时滞的切换系统的正性镇定[J].控制与决策,2017,32(6):1001-1006.[4]FIACCHINI M,GIRARD A,JUNGERS M.On the stabilizability of discrete-time switched linear systems:novel conditions and comparisons[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2016,61(5):1181-1193.[5]沃松林,赵俊杰,李博.不确定广义大系统有限时间鲁棒分散控制[J].控制与决策,2017,32(8):1493-1498.[6]赵金辉.不确定广义大系统的分散保性能控制[J].曲阜师范大学学报(自然科学版),2012,38(2):58-63.[7]夏晓南,张天平.具有动态不确定性互联大系统的分散自适应控制[J].控制理论与应用,2015,32(3):347-356.[8]WU H S.Decentralized adaptive robust control of uncertain large scale systems including time-varying state delays in the nonlinear interconnections[J].IFAC Proceedings Volumes,2011,44(1):2680-2685. 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[18]LI X,SOUZA C E D.Delay-dependent robust stability and stabilization of uncertain linear delay systems:a linear matrix inequality approach[J].IEEE Transactions on Automatic Control,1997,42(8):1144-1148.[19]TSENG C S,HWANG C K.Fuzzy observer-based fuzzy control design for nonlinear systems with persistent bounded disturbances[J].Fuzzy Sets and Systems,2007,158(2):164-179.。
不确定非线性系统自适应镇定的充要条件

不确定非线性系统自适应镇定的充要条件
佘焱;姜建国;张嗣瀛
【期刊名称】《控制理论与应用》
【年(卷),期】2006(23)6
【摘要】研究了一类相当广泛的包含未知参数的非线性控制系统的自适应鲁棒控制问题,这类系统的标称系统包含一些非最小相位非线性系统和一些不存在相对阶的非线性系统.其未知定常参数是线性的.在一定假设条件下,对该类系统给出了存在自适应控制器的充要条件,并采用backstepping方法给出了控制器的设计步骤.所得主要结论没有用到增长性假设、最小相位假设和相对阶的假设.同时,还给出了不存在相对阶及非最小相位的非线性系统的例子,对于后者给出了控制器的设计过程.【总页数】5页(P929-933)
【作者】佘焱;姜建国;张嗣瀛
【作者单位】上海交通大学,电气工程系,上海,200032;上海交通大学,电气工程系,上海,200032;东北大学,自动控制系,辽宁,沈阳,110004
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.一类有零动态的不确定非线性系统的光滑自适应状态反馈镇定 [J], 张星慧;孙宗耀
2.一类非线性系统反馈镇定的充要条件 [J], 冯学尚; 高为炳
3.不确定非线性系统自适应动态事件触发输出反馈镇定 [J], 李会; 刘允刚; 黄亚欣
4.不确定线性系统输出反馈鲁棒镇定的充要条件 [J], 毛维杰;孙优贤
5.一类2维不确定非线性系统自适应输出反馈镇定 [J], 孙宗耀;刘允刚
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非线性切换系统的镇定与非光滑控制Lyapunov函数
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方 式如下 。
收 稿 日期 :2 0 一1O 0 7 l一5
作 者简 介: 高永良(9 3) 河南 固始人, 读博 士研 究生, 1 7-, 男, 在 主要从 事非线性 系统控制理论 方面的研究
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洛 阳理工学 院学报( 自然 科学版)
第l卷 8
VO.8 1 NO 1 1 .
Se .2 0 p 0 8
非 线 性 切 换 系 统 的镇 定 与非 光 滑 控 S L a u o 函数 U yp nv
高永 良 ,俞晓红 ,武建伟
( . 工学院理 学院,河南 郑州 4 0 0 ;2洛 阳理 工学院,河南 洛阳 4 10 1中原 507 . 7 0 3) 摘 要 :对构建一般 非线性切换 系统的切换律进行 了讨论 , 由系统的渐近 能控性 出发 ,在 一定的假设 前提下,得
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第 1卷 第 l 8 期 20年9 08 月
洛 阳理工学院学报( 自然科学版)
J u n l fL o a g I s t t f S in ea d T c n lg ( t r l ce c d t n o r a u y n n t u e ce c n e h oo yNau a in eE i o ) o i o S i
/ (,) ,P∈P 00 =0
f1 2
: , - P称为切换信号,它是一个分段常值函 【 ∞)- 0 > 数。 在这里我们假设切换律的设计满足在有限的
时间 区间 内仅 切换有 限次 。在特 殊环 境 下 ,某 一 时 间点上 的切换信 号 的取 值可 能仅依赖 于 时间 , ,也
其 中 【) 表状 态 变量 ,取 值 于1 欧 氏空 间 ” 控 制变 量 () 值于m维欧 氏空 间 尺 中一 个给 ,代 1 " 维 ; f取
一类不确定非线性系统的神经网络鲁棒反推镇定控制

ee . o prdwt ecn e t n l ot l do jc i tc fe bc om, ecnrl dss m rd C m ae i t o vni a cnr l bet wt s t ed akf hh o oe s h r i r t o t l yt s h oe e
ial t b e c 系统 , 将反推控 制和神 经网络相 结合 , 研究 了其鲁棒渐 近镇 定控制 问题。与通 常研 究
中被控 对象仅局 限于严格反馈 形式相 比较 , 研究对 象更 具一般性 。基 于反推控 制方 法来构造 镇定控 制器 , 利用神 经 网络 来逼近控制 器构造过程 中产 生的不确 定项 , 并提 出一种新的 自适应算法来在线调 节神经 网络权值。通过一
第3 0卷 第 2期
21 0 0年 4月
南 京 邮 电 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 )
Junl f aj g nvrt f ot a dT l o m nct n ( a r c ne ora o N ni i syo s n e cm u iaos N t a Si c ) n U ei P s e i ul e
\ .col f no t nadC nrl nier g N nigU ie i f nom tnSine&T cnlg , aj g 104, hn } 2 Sho Ifr i n ot gnei , aj nvr t o r ai c c o ma o oE n n sy I f o e eh ooy N ni 0 4 C i n2 a
Absr c Th r b e o o u tsa iiai n c n r lf ra c a s o n e t i o ln a y tms i o sd- t a t: e p o l m fr b s tb l t o to o ls fu c ran n n i e r s se s c n i z o
非线性系统控制的自适应模糊控制算法研究

非线性系统控制的自适应模糊控制算法研究在现代控制领域中,非线性系统控制一直是一个重要的研究方向。
由于非线性系统的复杂性和不确定性,传统的控制方法通常无法满足系统的性能要求。
因此,自适应模糊控制算法(Adaptive Fuzzy Control,AFC)应运而生。
本文将重点探讨非线性系统控制的自适应模糊控制算法以及相关研究进展。
首先,我们需要了解什么是非线性系统控制。
非线性系统是指系统的输入和输出之间存在着非线性关系的系统。
与线性系统不同,非线性系统的特点在于其输出与输入之间的关系不可简单表示为一个线性函数。
这使得非线性系统在分析和控制上具有更大的困难。
因此,非线性系统控制是一个极具挑战性的研究领域。
为了解决非线性系统控制的难题,自适应模糊控制算法应运而生。
自适应模糊控制算法结合了自适应控制和模糊控制的优点,通过模糊逻辑推理和参数自适应机制来实现非线性系统的控制。
其中,模糊逻辑推理能够模拟人类的思维方式,在不确定性和模糊性较强的情况下,为系统提供合理的控制策略。
而参数自适应机制能够根据系统的变化和不确定性,自动调整控制器的参数以达到更好的控制效果。
近年来,许多学者们对自适应模糊控制算法进行了深入的研究和探讨。
其中包括模糊推理机构、参数自适应机制、控制策略优化等方面的改进和创新。
例如,研究人员们通过改进模糊推理机构,提出了一种“基于改进模糊规则库的自适应模糊控制算法”。
该算法通过考虑模糊规则库中的因素权重和匹配度,优化了系统的控制性能。
同时,研究人员们还通过改进参数自适应机制,提出了一种“基于改进自适应机制的自适应模糊控制算法”。
该算法通过引入自适应学习率和自适应规模因子,提高了系统的适应能力和稳定性。
除了算法的改进和优化,研究人员们还开展了一些具体应用方面的研究。
例如,在机械工程领域,研究人员们利用自适应模糊控制算法,设计并实现了一种基于自适应模糊控制算法的机器人运动控制系统。
该系统能够根据外部环境和目标要求,自动调整机器人的运动轨迹和速度,实现精确的运动控制。
一类不确定非线性系统的渐进稳定控制器设计

1
( 7 )
式 中: A 是 巳知 的 系统 矩 阵 ; B 是 已知 的 系统 输 入 矩 阵 , C
( 3 ) < o , S 1 l — s l 2 — l S 1 2 < 0
2
若 X 和 Y 为 适 当 维数 的矩 阵 . 那 么 对 于 给 定 的 标 量 e > O
L o W C A R B o N Wo R L D 2 0 1 3 , l 2
能源 ・ 电力
一
类不确定非线性系统的渐进稳定控制器设计
伟 , 吴妍妮 2
吴
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
( 1 . 中国能源建设集 团安徽省电力 设计 院, 合肥 2 3 0 6 0 1 ; 2 . 安徽大学 , 安徽省 合肥 2 3 0 6 0 1 )
3 . 3 引理 3
给 定适 当 维数 矩 阵 M, N, E和 F, 且 ≤I , 那 么对 于 给 定
的标 量 > O , 有 如 下不 等 式 成 立 :
E + M f N+ N 个 ≤E + MM N T N ( 9 )
c h i t z非 线性 系统 的全 局 稳 定控 制 器 的设 计 算 法 。通 过 构 造 合
适的 L y a p u n o v函数 . 并 结合 L MI 转化技巧 . 我 们 给 出 了一 类
3 . 2 引理 l ( S c h u r 补性质 )
L i p s c h i t z非 线性 系统 稳 定控 制 器 的设 计 算 法 。 最后 , 我 们 通 过 给 出的 一 个数 值 示 例 来验 证 我们 所 给 方 法 的有 效 性 和 可行 性 。
1 前 言
目前 .针 对 含 有 满足 L i p s c h i t z 全 局 非 线 性 条 件 的 非 线 性 项 的 非 线 性 系统 已经得 到 了广 泛 的 关 注和 研 究 。在 【 1 I 中, 作 者 研 究 了在 输 入 不 确 定 的情 况 下 的 一 类 L i p s c h i t z非 线 性 系统 的 无 源控 制 问 题 : 本文【 究 了一 类 含 有 L i p s c h i t z非 线 性 项 的 奇 异 非 线 性 系统 的 H∞ 观 测 器 的设 计 问题 ; 基于 L MI 方法. 在网 中 的作 者 们研 究 了 L i p s c h i t z离散 奇 异 系统 的 观 测 器设 计 问题 。
一类有零动态的不确定非线性系统的光滑自适应状态反馈镇定

一类有零动态的不确定非线性系统的光滑自适应状态反馈镇定张星慧;孙宗耀【摘要】研究了一类带有未知控制系数和零动态的不确定非线性系统的全局自适应状态反馈镇定问题.通过放宽对系统零动态的假设以及对系统未知参数的定义,将自适应镇定控制器的动态阶次降到了一维.利用增加幂次积分方法和灵活的自适应技术,给出了光滑自适应镇定控制器的迭代设计步骤.所设计的镇定控制器确保了整个闭环系统的所有状态是全局一致有界的,并且原系统的状态渐近收敛到零.最后,通过一个仿真算例来验证理论结果的正确性.【期刊名称】《曲阜师范大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2013(039)002【总页数】9页(P1-9)【关键词】不确定非线性系统;零动态;增加幂次积分;自适应技术【作者】张星慧;孙宗耀【作者单位】曲阜师范大学自动化研究所,273165,山东省曲阜市【正文语种】中文【中图分类】O231.2近几年来,非线性系统的控制设计问题受到科研工作者广泛的关注,并且已经取得了丰硕的成果. 本文主要针对如下一类有零动态不确定非线性系统,研究如何设计自适应控制器:其中是系统的状态向量,ξ ∈ IRm是不可测量状态,初值;u ∈ IR是系统的控制输入;φ0 :IR×IRm×IRn×IR×IRs → IRm,φi :IR+×IRm×IRn×IR×IRs → IR 和gi :IR+×IRm ×IRn ×IR×IRs → IR,i = 1,…,n均是未知连续可微函数,并且满足φ0(t, 0, 0, 0,θ) ≡ 0,φi(0, 0, 0,θ) ≡ 0,gi(t, 0, 0, 0,θ)≠ 0,∀t≥ 0,i = 1,…,n;θ ∈ IRs代表未知参数向量;特别地,gi≠ 0,i = 1,…,n 被称为控制系数,代表了系统的控制方向.微分方程(1)代表了一大类严格反馈非线性不确定系统. 本文的设计方法综合了对高阶系统研究的一些方法,并且设计出的控制器是光滑的. 显然,未知非线性项系数和未知控制系数会给控制设计带来麻烦.因此,必须对系统追加某些限制条件. 有必要指出的是,早期的工作[1-4]要求未知控制系数精确知道或其下界被已知的正常数或光滑函数界定. 但后来一些文献[5-11]放松了要求,未知控制系数的下界可以是未知常数或函数. 另外由于在该系统控制设计中可能要涉及到多个未知参数,这可能会导致过参数化现象,因此减少控制设计过程中参数的个数会大大简化设计复杂性. 本文就是要通过定义一个新的未知参数利用自适应技术来设计只需要一个参数修正律的自适应控制器. 然而系统本身含有非线性项以及不可测量的零动态也会产生很多非线性项,因此对于非线性项的的处理将会是控制设计的难点. 本文首先构造了恰当的未知参数,然后综合运用了传统的自适应反推方法和幂次积分法,对原系统作适当变换,进而利用自适应技术,灵活的代数手段以及逐步修正算法的反推设计技术,交换能量函数思想等构造性地设计出了光滑自适应状态反馈控制器,理论分析出所设计的控制器保证了闭环系统的所有状态有界且原系统的状态渐近收敛到零.本文的结构如下:第2节是控制设计的主体,首先给出设计的理论基础,然后给出了详细的控制设计步骤. 第3节则根据设计过程及结果,理论分析出了闭环系统的所有状态的有界性,从而保证了闭环系统的稳定性. 第4节给了一个仿真例子,验证了本文理论设计的可行性. 第5节给出了本文的结论.本论文的目的就是,要对系统(1)设计一个光滑自适应状态反馈稳定控制器:使得设计的控制器能够保证所得到的闭环系统的状态是全局一致有界的,并且原系统状态x,ξ以任意给定的初值都能收敛到零. 而是对未知正常数的估计,这里的Θ会在本文后面给出定义. 其中τ:IRn×IR→IR是光滑函数.注1 值得强调的是,出现在(2)中的参数估计是一个标量,而在文[5,8,9]中的是一个维数大于n+1的向量. 标量参数估计的重要作用就是来减少设计的复杂性,使得自适应控制的维数最小.微分方程(1)是严格反馈不确定非线性系统的一般形式,由给出的条件可知,系统含有非线性项以及未知的控制系数,这给控制器的设计带来了麻烦. 因此,必须对系统追加某些限制.假设1 存在连续可导的正定函数U0(ξ):IRm→IR+,使得对∀t∈IR,ξ∈IRm,x∈IRn,u∈IR,θ∈IRs,如下不等式成立:其中,κ1,κ2:R+→IR+是K∞函数,η:R×IRs→IR+是一个C2函数,并满足η(0,θ)=0对∀θ∈IRs.假设2 对任意i=1,…,n,存在在原点(ξ,x[i])=0消逝的、C1函数bik:IRm×IRi×IRs→IR+,k=1,…,li,使得对任意(t,ξ,x,u,θ)∈IR+×IRm×IRn×IR×IRs,如下不等式成立:∀t≥0.其中,xn+1=u,li是有限正数,qik满足0≤ qi1<…<qili<1.假设3 每一个gi,i=1,…,n的符号已知,并存在未知的正常数ai,bi,已知的光滑函数λi:Ri→IR+和已知的连续函数μi:Ri×IRs→IR+,使得∀(t,ξ,x,u,θ)∈IR+×IRm×IRn×IR×IRs,如下不等式成立:由于ξ被认为是零动态的状态,它就会以某种不确定的方式来影响x-系统,故假设1使零动态满足了更弱的ISS型稳定性.事实上,令φ(ξ)=‖ξ‖,假设1就类似于在[3]中的假设1.1和文[8]中的假设1. 通过下节中介绍的引理1不难知道,在文[5-7]中假设1虽然没有零动态,但作为特殊情况它其实被包含在了假设2中. 从假设3和gi的连续性可知,gi的符号是不变的.因此,在后面的设计中,不失一般性地假设gi≥0.我们首先介绍几个引理和命题来作为本文控制设计的理论基础.引理1 给定连续函数f:IRm×IRn→IR,存在光滑函数a:IRm→IR+,b:IRn→IR+,c:IRm→[1,∞)和d:IRn→[1,∞),使得对任意的x∈IRm,y∈IRn有引理2(Young不等式) 给定常数p>1和q>1,并且满足关系不等式:+=1,那么对任意x∈IR,y∈IR以及所有ε>0存在如下不等式:引理3(Barbalat引理)[12] ν(t)是定义在[0,∞]上的一致连续函数. 若ν(s)ds存在并且有限,那么利用假设2和假设3,我们可以得到下面的命题,这个命题很清晰地刻画了非线性项φi的性质,并且很好地将xi+1,xj(j=1,…,i),ξ分离开来.命题1 对每个i=1,…,n存在光滑函数γi:Ri→IR+和ψ:R+→[1,∞]以及一个未知的正常数使得对∀(t,ξ,x,u,θ)∈IR+×IRm×IRn×IR×IRs.注2 从该命题的证明中可以看出,在式(3)中出现的未知常数来源于φi(·),i=1,…,n,依赖于θ和ai,i=1,…,n,并且在后面的自适应控制设计中起着极重要的作用.为了更有效地处理零动态,给出如下的命题,借助于交换能量函数的思想[3],该命题可以被直接证出.命题2 定义函数V0(ξ)=(ξ)L(s)ds,这里的L:IR+→ [1,∞)是连续和单调非减函数;V0满足如下性质:ⅰ)V0(ξ)是连续可导、正定径向无界的;ⅱ)存在光滑函数q1:IR→[1,∞)和q2:IRs→[1,∞),使得注3 为了有效地推进控制设计的过程,有必要找到命题2中提到的函数L(·). 事实上,对命题1中的有定义的光滑函数ψ,总可以找到一个适合的函数L(·),使得L(U0(ξ))≥ nψ2(‖ξ‖),例如我们可以选择L(·)(·)),其中,Γ(‖ξ‖)是一个连续且单调非减函数,的定义见假设1.在开始设计前,我们需要定义一个未知常数Θ:其中,}.下面引入如下的坐标变换:简单起见,约定是系统的实际控制,其中,αi:IRi×IR→IR,i=1,…,n是待定的、形如的连续函数,σi:IRi×IR→IR+,i=1,…,n是光滑函数.借助于变换(6)和命题1,不难得到下面的命题. 这个命题的证明可参考文[9],这个命题说明非线性项φ的性质可以进一步被zi来刻画,这为控制设计提供了便利.命题3 对任意i=1,…,n,存在光滑函数使得在本节最后,将要介绍一个命题. 由于在后面的控制设计中,需要将利亚普诺夫函数一步步放大,所以这个命题的引入是必要的.命题4 对任意的l=1,…,k-1,k=2,…,n,总可以找到一个光滑函数ρk-1,l:IRk-1×IR→IR+,使得借助幂次积分法[14]和文[2,5,15]的设计思想,在本小节将给出光滑自适应稳定控制器构造的迭代设计步骤. 在推导过程中为了避免过参数化现象的出现引入了调节函数.Step 1:选择V1:IRm×IR×IR→IR+为显然,V1是正定和径向无界的. 沿系统(1)求V1对t的导数,由(5)(6)(7)及命题2,L(U0(ξ))≥ nψ2(‖ξ‖)≥1得为了实现镇定目标,选取的α1应该满足g1z1α1<0来镇定不稳定项.据此,应用(6)式,可得到将(10)代入(9)式可得至此,选取第一个虚拟控制器α1,使得其中σ1:IR×IR→IR+是一个光滑正函数.并且定义调节函数τ1:IR×IR→IR+为其中h1:IR×IR→IR+是一个光滑正函数.将(12),(13)式代入(11)式可得注4 在上述(11)式中出现的负项是通过在式(9)中加减该项所得. 该负项允许z1提供充分的稳定裕度用以镇定在以后设计步骤中出现的以为因子的正定项. 在下面的设计步骤中,遵循相同的规则.注5 如果x2是实际控制,那么z2=0,因此意味着据此,可以很容易证明否则,引入调节函数用以汇集在以后设计步骤中包含的项,并且直到最后一步,才可以成功地确定出的修正律.注6 运用反推方法,在下一步中处理在式(14)中出现的还没有得到补偿的项b1μ1|z1z2|.Step 2:选择V2:IRm×IR2×IR→IR+为显然,V2是正定和径向无解的. 沿系统(1)的解求V2对时间t的导数,并将(14)式代入它的导数可以得到z2(g1x2+φ1)+b1μ1|z1z2|-z2.下面为了设计出第二个虚拟控制器,必须要依次找到式(15)后面倒数四项的合适上界.利用命题3和引理2,结合(5)不难得到其中π21:R2×IR→IR+是一个光滑函数.为了满足镇定目标,虚拟控制器α2必须满足z2α2<0,基于这一点,结合假设3可将(16)式化为对于(15)式的倒数第三项,可以应用命题4以及引理2可得其中π22:IR×IR→IR+是光滑函数.而倒数第二项令则其中是一个光滑函数.将(17)到(21)代入到式(15)可得基于(22)式,可选择第二个虚拟控制器其中σ2:IR2×IR→IR+是一个光滑函数.将(23)式代入(22)得|.Step k:(k=3,4,…,n-1)假设第k-1步选取的利亚普诺夫函数Vk-1:IRm×IRk-1×IR→IR+满足下面不等式其中调节函数是光滑正定函数.在此步中选择Vk(ξ,x[k],Θ)=Vk-1+zk2. 显然Vk 是正定且径向无界函数.系统(1)的解求Vk对时间t的导数,并将(25)式代入可得(τk-1-)+zk(gkxk+φk)-zk(gixi+1+φi)+现要确定(26)倒数四项的上界来找第k个虚拟控制器. 用命题3和引理2,结合(5),(6)式可得=:ψ2φ+|zkzk+1|+|zkαk|+gkzkαk+aΘπk1(x[k],z2+,这里,πk1:IRk×IR→IR+是一个光滑函数.为了满足镇定目标,虚拟控制器αk必须满足zkαk<0,基于这一点,结合假设3可将(27)式化为对于(26)倒数第三项利用命题4有这里,πk2:IRk-1×IR→IR+是光滑函数.不难得到其中πk3:IRk-1→IR+是一光滑函数.令πk=πk1+πk2+πk3,调节函数选取为这里,hi:IRi×IR→IR+,i=1,2,…,k是光滑正函数.其中是一个光滑函数.将(28),(32)代入到式(26)可得基于(33)式,可选择第k个虚拟控制器其中σ2:IR2×→IR+是一个光滑函数.将(34)式代入(33)得(τk-)+bkμk|zkzk+1|,k=1,2,…,n-1.至此,当k=n时,选取相应的利亚普诺夫函数Vk:IRm×IRn×IR→IR+为类似于上面的设计,可以很容易地设计出光滑函数αn:IRn×IR→IR,τ:IRn×IR→IR+. 并且最终设计的控制器和未知数Θ的修正律为上面设计的实际控制器和修正律产生下面的估计式φ(‖ξ‖)至此,完成了自适应控制器的迭代设计步骤.现在给出如下定理,该定理给出了本论文的主要结果.定理1 对于不确定非线性系统(1),如果假设1,2,3都成立,那么可以设计光滑的状态反馈控制器(36),并且该控制器确保了(ⅰ)闭环系统的状态x(t),是全局有界的.(ⅱ) lix(t)=liz(t)=0,liξ(t)=0.证明由于微分方程(1),(6),(36)描述的闭环系统仅是连续而非Lipschitz的,这导致从给定的初始条件出发,闭环系统的解可能不唯一[12]. 因此上述(ⅰ)和(ⅱ)刻画了所有可能解的一般性行为.简单起见,用Vn(0)表示函数Vn在t=0处的值. 首先由(37)可知从而可知,对∀t ≥ 0,Vn(t)≤ Vn(0)<∞,而故∀t≥0,由于故∀t≥0,即(t)全局有界. 现证明x(t)是有界的,由(6)式可知x1(t)=z1(t),故|x1(t)|<∞,假设x[k-1]=(x1,…,xk-1)T对任意k=2,…,n是有界的. 利用由σk-1的光滑性及的有界性可知xk是有界的,从而x[k]有界. 由数学归纳法可知x(t)是有界的. 对(37)式两边同时积分可知zi∈ L2,φ(‖ξ‖)<∞,又有由假设1-3,及的有界性可知∞. 从而因此是一致连续的.又因zi(t)∈ L2由引理(3)可知从而因为z1=x1,故可得到x1(t)的渐近收敛性. 假设对任意的i(i=2,3,…,n),x[i-1]=[x1,…,x[i-1]]T是渐近收敛到零的,因为αi-1是光滑的,是有界的,并且注意到αi-1(0[i-1],Θ)=0,则很容易证明xi(t)=zi(t)+αi-1(x[i-1],Θ)的收敛性. 从而状态向量 x[i]是渐近收敛到零的. 由数学归纳法可知x=[x1,…,xn]T是渐近收敛到零的. 即证得同样地,由于φ(‖ξ‖)<∞,及φ(‖ξ‖)的一致连续性,再次利用引理3,可得到考虑下面不确定非线性系统:这里,a,b,c,d,e是未知正常数. 很容易证明这个系统满足假设1~3,且a1=1.5b,b1=2.5b,a2=b2=d,λ1=μ1=λ2=μ2=1,选择}. 根据前面介绍的设计步骤可以得到控制器为:其中在仿真中,假定a=1,b=2,c=1.5,d=1,e=2,设定初值仿真结果如图1和2所示.本文解决了带有零动态和未知控制系数的非线性参数化系统的光滑状态反馈控制器的设计问题. 通过选取适当地参数,灵活运用自适应技术、幂次积分法、交换能量函数的思想等方法成功地设计出了光滑状态反馈自适应稳定控制器,并且设计出的控制器保证了闭环系统的所有状态是有界的,同时原系统的所有状态稳定收敛到零. 另外沿着该方向存在的一个有意义的问题就是,在恰当的假设下,如何设计出一个自适应控制器来实现输出跟踪控制.【相关文献】[1] Qian C J,Lin W. A continuous feedback approach to global strong stabilization of nonlinear systems[J]. IEEE Transactions on Automatic Control,2001,46(7):1061-1079. [2] Lin W,Qian C J. Adaptive control of nonlinear parameterized systems:the nonsmooth feedback framework[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2002,47(5):757-774.[3] Liu W,Pongtvuthithum R. Nonsmooth adaptive stabilization of cascade systems with nonlinear parametrization via partial-state feedback[J]. IEEE Transactions on Automatic Control,2003,48(10):1809-1816.[4] Xie X J,Tian J. Adaptive state-feedback stabilization of high-order stochastic systems with nonlinear parametriza-tion[J]. Automatica,2009,45(1):126-133.[5] Sun Z Y,Liu Y G. Adaptive state-feedback stabilization for a class of high-order nonlinear uncertain systems[J].Automatica,2007,43(10):1772-1783.[6] Lin W,Qian C J. Adaptive control of nonlinear parameterized systems:the smooth feedback case[J]. IEEE Transactions on Automatic Control,2002,47(8):1249-1266.[7] Zhang J,Liu Y G. A new approach to adaptive control design without over-parametrization for uncertain nonlinear systems[J]. Science China Information Sciences,2011,54(7):1419-1429.[8] Sun Z Y,Liu Y G. Adaptive stabilization for a large class of high-order uncertain nonlinear uncertain systems[J].International Journal of Control,2009,82(7):1275-1287.[9] Sun Z Y,Liu Y G. State-feedback adaptive stabilizing control design for a class ofhigh-order nonlinear systems with unknown control coefficiences[J]. Journal of Systems Science and Complexity,2007,20(10):350-361.[10] Sun Z Y,Liu Y G. Adaptive practical output tracking of inherently nonlinear uncertain systems[J]. Acta Auto-matica Sinica,2009,45(1):126-133.[11] 孙宗耀. 高阶不确定非线性系统的控制设计和性能分析[D]. 博士学位论文.2009,39-66.[12] Khalil H K. Nonlinear Systems[M]. Englewood Cliffs,New Jersey:Prentice Hall,2002,235.[13] Sontag E,Teel A. Changing supply functions in input/state stable systems[J]. IEEE Transactions on Automatic Control,1995,40(8):1476-1478.[14] Lin W,Qian C J. Adding one power integrator:a tool for global stabilization ofhigh-order lower-triangular systems[J]. Systems and Control Letters,2000,39(5):339-351.[15] Sun Z Y,Sun W. Global adaptive stabilization of high-order nonlinear systems with zero dynamics[J]. Acta Automatic Sinica,2012,38(6):1025-1032.。
不确定非线性系统的容错与事件触发控制方法研究

不确定非线性系统的容错与事件触发控制方法研究随着现代系统的日趋复杂,以及动态系统模型不确定性的普遍存在,系统可靠性和安全性越来越受到人们的重视。
然而,系统在实际运行过程中,执行器、传感器或系统的其它元部件不可避免的发生故障。
一旦系统发生故障,可能导致系统性能恶化或系统变得不稳定,甚至会导致意想不到的灾难性事故。
如何设计有效的容错控制来确保整个系统的稳定性成为一个具有重要意义的研究课题。
另一方面,随着网络通信技术的迅猛发展,网络传输的数据量也越来越大,传统的时间触发控制方法由于在等间隔的离散时刻点上周期性地传输并更新控制信号,会导致大量不必要的冗余信息被传输,进而造成有限网络资源的浪费。
如何有效地减少网络中的数据传输量,进而节省带宽资源成为一个具有重要意义的研究课题。
而近年来迅速发展地事件触发控制方法,以其独特非周期采样特性受到了越来越多学者的关注。
近年来针对上述这两类问题涌现出大量的研究成果。
但是由于许多实际动态系统具有高度的非线性、不确定性、多变量和强耦合等综合特征,那么应用传统的事件触发控制方法和容错控制技术都难以满足复杂非线性系统控制品质的要求,因此仍有很多问题等待进一步的研究。
本人在前人工作的基础上,以神经网络、反步法、自适应技术、脉冲系统稳定性理论和事件触发技术为基本工具,对几类非线性不确定系统,从白适应事件触发机制与自适应控制器协同设计、自适应容错控制器设计和闭环系统的稳定性等方面进行了深入的研究。
首先,针对带有执行器故障和输入量化的严格反馈参数化非线性系统,提出了基于反步法的自适应容错控制方案。
接下来,针对带有执行器故障的不确定非线性时滞系统,提出了不依赖于故障检测模块的自适应容错控制方案。
另一方面,针对带宽受限的严格反馈非线性不确定网络控制系统,提出了基于模型的自适应神经网络控制器和自适应事件触发机制的协同设计方案。
该方法有效地解决了已有方法被控系统满足匹配条件的限制。
进而,针对纯反馈非线性不确定网络控制系统,提出了基于零阶保持器的自适应神经网络控制器和自适应事件触发机制的协同设计方案。
非线性不确定系统最优控制的自适应动态规划法研究

非线性不确定系统最优控制的自适应动态规划法研究非线性系统的最优控制问题一直备受关注.最优控制问题的核心是求解哈密尔顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程.自适应/近似动态规划(ADP)作为求解HJB方程的有效方法,能够克服传统动态规划引起的计算复杂性问题.ADP算法融合了加强学习,自适应技术,动态规划理论,神经网络,此算法由于可以按照时间正向求解最优控制问题而获得广泛关注.本文基于自适应动态规划,研究了含有控制约束的未知系统有限时间最优控制,含有饱和执行器的局部未知系统的非零和问题,含有外部扰动和控制约束的非线性不确定系统的H∞跟踪控制,未知时滞系统的有限时间最优控制.文章主要内容如下:(1)针对带有饱和执行器且局部未知的非线性连续系统的有限时间最优控制问题,设计了一种基于自适应动态规划(ADP)的在线积分增强学习算法,并给出算法的收敛性证明.首先,引入非二次型函数处理控制饱和问题.其次,设计一种由常量权重和时变激活函数构成的单一网络,来逼近未知连续的值函数,与传统双网络相比减少了计算量.同时,综合考虑神经网络产生的残差和终端误差,应用最小二乘法更新神经网络权重,并且给出基于神经网络的迭代值函数收敛到最优值的收敛性证明.最后,通过两个仿真例子验证了算法的有效性.(2)设计了基于自适应动态规划的最优在线学习算法,用以解决局部未知且含有控制约束的非线性动态系统的多人非零和问题.首先,证明了在线的策略迭代(PI)算法等价于牛顿迭代算法.其次,针对每个执行者,采用具有时变激活函数的单一神经网络近似时变的哈密尔顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程组的解.神经网络权重以在线方式按照时间正向迭代更新.控制受限这一条件通过引入非二次型函数得到解决.对于多人非零和问题,给出了基于神经网络的在线学习算法的收敛性证明.最后,我们通过仿真算例验证了提出算法的有效性.(3)提出了一个基于神经网络且不依赖于策略的在线学习算法,进而解决一类非线性连续时滞系统的有限时间最优控制问题.这个不依赖于策略的在线学习算法用来学习时变HJB方程的两阶段解,本算法不需要时滞系统的动态知识.采用具有时变的激活函数的执行-评价神经网络结构实现算法的在线调节.同时考虑残差误差和终端误差实时调节两个神经网络的权重.给出两个仿真算例来验证算法的可应用性.(4)针对含有外部扰动和输入限制的非线性不确定系统,设计了H∞跟踪控制器.引入了含折扣因子的非二次型函数作为H∞性能指标,因此可将控制输入编译到性能指标中.求解H∞跟踪控制问题的难点在于求解跟踪哈密尔顿-雅可比-艾萨克(HJI)方程,此方程是偏微分方程.即使是简单的系统,此方程的分析解也很难获得.为了克服这一困难,提出了一种不依赖于模型的积分加强在线学习算法,进而在线学习跟踪HJI方程的解,而且这里无需系统的动态信息.为了实施此算法,采用评价网-执行网-扰动网神经网络结构,并且三网络同时进行调节.借助李亚普诺夫稳定性理论,给出系统稳定性和收敛性证明.另外,添加鲁棒控制项去抑制神经网络逼近误差,于是闭环系统可达到渐进稳定.最后,给出两个仿真例子来验证提出算法的有效性.(5)针对一类带有外部扰动和饱和执行器的不确定非线性连续系统,提出一种基于神经网络的无模型积分加强在线学习算法,用以解决有限时间H∞最优跟踪控制问题.借助跟踪误差系统和信号产生系统,组建成一个增广的系统.相对于这个增广后的系统,能够推导出对应的时变HJI方程.然而这个方程由于内在的非线性性和时变的特点,此方程的求解极其困难.因此,设计了一种基于执行-评价-扰动网络结构的算法,此算法在不需要系统动态信息的情况下,能够得到时变HJI方程的近似解.因为时变HJI方程的解是依赖于时间的,于是采用具有时变特点的激活函数的神经网络进行逼近.其次,为了满足终端约束条件,在设计神经网络权重更新率时,额外的终端误差项被考虑进去.最后,借助李亚普诺夫稳定性理论,给出了收敛性和跟踪误差系统的稳定性证明.两个仿真算例验证了本章提出算法的有效性.最后,对全文进行了总结.提出自适应动态规划中一些尚未解决的问题,并给出未来的研究方向.。
基于非光滑控制的一类不确定非线性系统的输出调节

基于非光滑控制的一类不确定非线性系统的输出调节程鹏杰;孟桂芝【摘要】Aiming at the output regulation problem of an nonlinear system,transformation of coordinates is adopted to convert that to a stabilization model.A linear internal model equation with error item is designed based on external system information.Nonsmooth analysis theory and dynamic surface method are introduced in,combining with Backstepping design method and Lyapunov method,to propose a nonsmooth state controller,so as to avoid the problem that virtual controls must be smooth function in Backstepping design.The proposed nonsmooth controller can keep all signals in the closed-loop systems being uniform and ultimatly bounded with the tracking error arbitrary small.The simulation results verify the effectiveness of the proposed controller.%针对一类具有不确定性的非线性系统的输出调节问题,通过坐标变换将其转换为镇定问题,利用外系统信息设计出具有误差项的线性内模,引入非光滑分析理论和动态面法,结合Back-stepping设计方法和Lyapunov法给出了状态反馈的非光滑控制器,避免了Backstepping设计方法中所存在的“虚拟控制必须为光滑函数”问题,所提出的控制器能够实现整个闭环系统的信号均一致最终有界且跟踪误差可以保证在预设的任意小范围内,数值仿真结果表明所提出的非光滑控制器的有效性.【期刊名称】《黑龙江大学自然科学学报》【年(卷),期】2017(034)004【总页数】7页(P492-498)【关键词】内模;非光滑控制;Backstepping技术;Lyapunov方法【作者】程鹏杰;孟桂芝【作者单位】北京交通大学机械与电子控制工程学院,北京100044;哈尔滨理工大学理学院,哈尔滨150080【正文语种】中文【中图分类】TP271输出调节问题又称为伺服问题,是近年来非线性控制理论研究的热点问题之一[1-3]。
一类不确定高阶非线性系统的有限时间镇定

假设 2 存在非负 C 函数 γ i 使得
1
2
| fi ( x, u , t ) |≤ (| x1 | + + | xi |)γ i ( x1 , , xi )
下面利用“加幂积分器”的递推步骤设计控制器。 为了便于控制器设计,我们首先引入一组正参数定义如下:
1
ξi
1
2−
mi pi −1
1 d fi ≤ (ξ1d + + ξid −1 ) + ξ i σ i ( x1 , , xi ) 3
(12)
命题 4 存在非负 C 函数 ωi 使得
4
∑ ∂x
k =1
i −1
∂Wi
k
1 d k ≤ (ξ1d + + ξid x −1 ) + ξ i ωi ( x1 , , xi ) 3
)
ds
(9)
可以证明 Vi 有如下命题所给出的性质。
2− i ∂Wi 命题 1 Wi ( x1 , , xi ) 是 C 的,满足 = k 1, , i − 1 ,有 = ξi pi−1 并且对任意的 ∂xi m
1
∂Wi m ∂x = −(2 − i ) ∂xi pi −1 ∂xk
1
pi −1 * mi i
1
使得
≤ −nx d + d x ( x p1 − x* p1 ) V 1 1 1 1 2 2
1
(4)
第 i 步 (2 ≤ i ≤ n) 假设在第i-1步,存在正定、径向无界的 C Lyapunov函数 Vi −1 满足
Vi −1 ≤ 2(ξ12 + ξi2 −1 )
基于LMI的Lipschitz非线性不确定系统的鲁棒控制

等 : [ T ] l ] 式 F 足 式S s , l :[ < 中 满 +— £ : 0 l DR E 。
FrtF() ( ) t ≤Rl 3 】 。
在常数 > , > 使 l A l x,l l a 函数 0 O l ≤/ I △ l △ l ≤P ;
fx,) 非 线 性 光 滑 向量 函数 且 满 足 Lpci 条 件 : ( t是 isht z I( t 一 I ) f t I I 一 , 任意 t )_ ≤ I zl对 - l ∈R成立 , 其 中 为 Lpei 常数 。 isht z 根据 全维 观测 器设计方 法 观测器 设计 如下
王£= f+ ut+ ( t+ (( 一 f) () A () B () , ) Gj c () , ,)
() () = £ () 2
式 中:为估计状态 ;为系统输出估计值 ; G为观测增 益 矩 阵。 设 状态 反馈控 制器 为
U t =ICt () C () S () 3
假 设 1 对 于系统 状态参数 的不确定 时变矩 阵
Z 满足 k 4,
[4, ] DF() 1 ] z = t , 2
式中: E , 已知适 当维数实常值矩阵。 () D, 是 E F 为由 Lbsu 可测 函数构 成 的未知 矩阵 , 足 Fr ) ≤ eege 满 ( F() J 这里 J 是适当维数的单位矩阵。
第2 9卷
第 6期
中 国 民 航 大 学 学 报
J OURNAL VI AVI OF CI L ATI ON UNI VERS TY I OF CHI NA
Vo . 9 1 No6 2 .
21 0 1年 1 2月
De e e 2 e mb r 01 1
高阶不确定非线性系统全局自适应镇定
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通讯作者:刘允刚,教授,博士生导师,主要研究方向是随机控制、非线性系统分析、自适应控制等,山 东省济南市经十路17923号山东大学,胁ai l:lygfrOsdu.edu.cn 基金项目:国家自然科学基金项目(60974003,61 14301 1,61273084,61233014):山东省自然科学杰出青 年基金项目(JQ200919):山东大学自主创新基金项目(2012JC014)
..—.44.....
高阶不确定非线性系统全局自适应镇定
作者: 作者单位: 满永超, 刘允刚 山东大学控制科学与工程学院,济南,250061
引用本文格式:满永超.刘允刚 高阶不确定非线性系统全局自适应镇定[会议论文] 2012
பைடு நூலகம்
中。
关键词:高阶非线性系统;未知控制系数:切换自适应控制;线性反馈
Global Adaptive Stabilization for High-order Uncertain Nonlinear Systems Man Yongchao
(School
Liu Yungang
ofControl Science and Engineering,Shandong University,Jinan,250061,China) class of high.order uncertain
unknown control C0efficients
switchirig;Iinear
and the
toe衔cients;adaptive controI via
feedback
作者简介:满永超,在读博士生,主要研究方向是非线性系统控制与量化控制等,山东省济南市经十路17923
号山东大学,F如ai l:manyongcha02008@126.coni
一类具有时滞的不确定非线性控制系统的自适应镇定
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() 2
2 自适应控 制器 的设计
收 稿 日期 :2 0 - 3 0 0 8 0- 1
作 者 简介 :远 巧针 (9 3 ,女 ,河南 洛 阳人 ,讲师 ,硕 士 ,从 事非 线性 控 制系统 研 究 .E m i unz20 @13 o 17-) - a :yaqh0 8 6 . m l t
中图分类号 :0 3. 21 2 文献标识码 : A
在过去的 1 年里 , 0 关于不确定非线性系统的 自 适应控制问题的研究 , 一直是一个十分活跃的研究领域 ,Байду номын сангаас 并取得了许多重要的研究成果 J 但对具有时滞的不确定非线性控制 系统的 自 , 适应控制器的设计问题 ,尚
属新的研究 内容. 近年来 ,许多学者对具有时滞的线性控制系统的稳定性 问题 ,利用强有力的线性矩阵不等式 ( M ) L I 进行 了深入 的研究 , 然而针对具有时滞 的不确定非线性控制系统的 自适应镇定 问题 , 由于其本身的复杂性 ,
需针对不同的对象作相应的研究.本文针对一类具有时滞的不确定非线性控制系统的 自适应镇定问题 ,通 过构造恰 当的 L auo— r osi泛 函,基于 B cs pi 递归设计方法 ,构造性地设计出一个 自 yp nv Ka vk s i akt p g e n 适应控 制器 , 并能保证闭环统渐近稳定
1t i+i。2 ,l): 3 , 【) ( 。,, 。J 2, z = ) —l … f ( ,…n t口 , i ) f l ( — =
其中: = , 代表 的参数估计 ;函数 。( 定义为 一 . )
一
( 3)
+z 势 ( 一∽ ∽ 静 + 1+ + 1 耄 茎
不确定非线性系统的鲁棒镇定
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№ . 3
・
陕西科技大学学报
J 0URNAL S OF HAANXI UNI VERS TY CI I OF S ENCE LTECHNOL 8 OGY
J n 0 8 u 20
V0 6 L2
18・ 4
’ 文章编号:005 1 (0 80 —1 80 10 -8 12 0 )30 4 —5
∈ , { ( ,):I ( , £ I mi童 } 一 童£ I z 童,)I≤ r ( )
…
其中 l・I I I 代表 E cda 范数. ul en i
1 预 备知识
根据 C F 控 制 L au o L ( yp n v函数 ) 的定义 , 于 不确定 非线性 系统 ()定 义鲁棒控 制 L au o 对 1, yp n v函数
平衡点.
关键 词 : 非线性 系统 ;不确 定性 ; 鲁棒 控制 L au o yp n v函数 ;Ha h nJcb 不等 式 ;鲁棒镇 mio -ao i
定
中图分 类号 : 2 3 TP 7
文献 标识码 : A
0 引 言
系统的镇定问题一直是非线性系统研究中的一个非常重要的课题r]在过去的几十年中出现了各种 1. 咱 各 样 的非线性状 态反 馈控制 器 的设计 方法 , L au o 再 设计 、 如 yp n v 无源 性方 法 、 反馈 线性 化及 后推 法 等等 , 但这些方法大部分只能处理某些特殊类型的非线性系统. 对于一般 的仿射非线性系统, yp nv L au o 方法是 种有 效 的分 析方 法 , 通 过 构 造 候 选 L a u o 它 yp n v函数 , 找控 制 器使 得 闭环 系 统 稳 定. 过 引入 控 制 寻 通 L au o 函数, yp n v 镇定问题变得更加正规. 文献[] 7首先证 明了非线性系统的可镇定性和控制 L au o yp nv函 数 的存在性是等价的. 随后 , 于控制 L au o 基 yp n v函数, 文献E ] 8 构造 了使得闭环系统渐近稳定 的控制器. 进而 , 制 L au o 控 ypn v函数 得到 了广泛 的研究 ] . 以上所有 的结果 都假定 系统 的模型 是完全 已知 的 , 者不 确定 性 仅 与系 统状 态有 关 . 而 , 际 不确 或 然 实 定性 常常不仅 与系统 的状态 有关 , 与其 导数有 关. 虑如 下 的系统 ( 多实 际系统都 可 以用 其来描 述) 还 考 很 :
基于观测器的不确定非线性系统L1自适应控制

L1 a d a p t i v e c o n t r o l f o r a c l a s s o f u nc e r t a i n
n o n l i ne a r s y s t e ms ba s e d o n o b s e r v e r
Ab s t r a c t :A n o v e l L1 a d a p t i v e c o n t r o l s t r a t e g y b a s e d o n a s l i d i n g mo d e o b s e r v e r u s i n g a b a c k — s t e p p i n g d e — s i gn me t h o d f o r a c l a s s o f u n c e r t a i n n o n l i n e a r s y s t e ms i n a s t r i c t b l o c k f e e d b a c k f o r m i s p r e s e n t e d . Du e t o t h e i n —
网址 : www . s y s — e l e . c o i n
基 于观 测 器 的不 确 定 非线 性 系统 L 1自适 应 控 制
齐 晓 慧 ,甄 红 涛 ,董 海 瑞
( 军械 2 F _ 程 学 院无人机 工 程 系,河北 石家庄 0 5 0 0 0 3 )
摘 要: 针 对 一 类 严 格 块 反 馈 型 不 确 定 非 线 性 系统 , 采 用 反 步 设 计 方 法 提 出 了一 种 新 的基 于 滑 模 状 态观 测 器
的L 自适 应 控 制 方 案 。 由 于 系 统 状 态 不 完 全 可 测 , 首 先 设 计 滑 模 观 测 器 对 系统 状 态进 行 估 计 , 并 分 析 观 测 器 的 收敛性 , 在此 基础上 , 通 过 反 步 法 得 到 系统 的 理 想 控 制 律 。 为 了 消 除 反 步 控 制 中 的 “ 项数 膨胀” , 引入 非 线 性 跟 踪
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基于控制Lyapunov函数的非线性不确定系统的镇定康云霞摘要:本文主要对CLF的概念性质,及其近年来应用研究的进展予以综述,首先介绍CLF的概念和相关的主要结论,然后介绍了CLF在非线性控制设计中的应用,基于鲁棒控制lyapunov函数的定义给出一个函数为RCLF的等价条件而获得该系统可鲁棒稳定的条件,以例子仿得以验证。
关键词: 非线性系统控制lyapunov函数结构不确定鲁棒镇定Abstract:This paper focuses on the concept of CLF properties, and their recent research progress in application shall, first of all introduced the concept of CLF and related main conclusions, and then introduced the CLF in nonlinear control design, the application of robust control based on lyapunov function definition given a function for RCLF equivalent conditions for the system robust stability conditions, with examples to verify imitationKeywords nonlinear system control lyapunov function the structure is not sure robust stabilization一、引言非线性控制理论具有十分重要的理论研究意义,更具有极为广泛的实际应用价值。
20世纪80年代以来,非线性控制系统的分析取得了很多成果,建立了微分几何学,非线性算子等许多卓有成效的研究方法,在此基础上,原先仅仅应用于非线性系统进行分析的理论逐渐被应用到系统的设计中去。
这种现象被控制界成为“活化过程”[3]CLF(control lyapunov Function)的概念便是一个突出的范例。
众所周知,lyapunov方法在微分方程稳定性理论的建立和发展过程中起了决定性的作用. CLF方法基于传统的Lyapnnov函数方法将控制量引入Lyapunov函数的正则性,使得Lyapunov方法从经典的验证和判定方法成为一种有效的设计工具,从而日益显示出重要的应用价值.同时也为许多复杂非线性系统的设计问题提供了一种新的思路。
上世纪80年代分别由Artstein[2]和Sontag[3][引入CLF的概念。
随后,Sontag,Isidori,Teel和Kokotovic等一批世界著名的控制论学者,都对CLF及其应用进行了广泛的研究;近年来,他们的学生以及众多的控制理论工作者又对此倾注了大量的心血。
取得了一批成果,并被应用到不同类型的非线性控制系统,诸如神经网络系统、开关控制系统、随机控制系统等方面的研究中去.二、 CLF 的定义及其主要结论1.相关概念首先我们给出以后定理介绍中所需的相关概念的定义定义2.1 给定连续函数V :x +→R 称v 是(i )正定的(positive Definite ),如果V(0)=0且当x 0≠时,V(x)>0;(ii)真的(proper ),如果当||x||∞→。
定义2.2 称函数γ:R ++→R 为k 类函数,若r(0)=0, 且连续、单调递增。
进而,若它满足∞=∞→)(lim s r s ,则称之为k ∞类函数。
定义2.3 称函数β:+++→⨯R R R 称为kl 类函数,若对每个固定的t ,函数⋅(β,t)是k 类的;而对每个固定的s ,函数),(⋅s β是严格递减的,并且0),(lim =∞→t s t β。
2.CLF 的定义考虑如下非线性系统:),(.u x f x = (1)的全局渐近稳定问题,其中状态变量x n R X ⊂∈输入变量u m R U ⊂∈. 定义2.4 称函数V (x )为系统(1.1)的控制Lyapunov 函数(CLF),如果满足如下条件1)V(x)为iE 定的、真的、光滑的。
2)在每个非零x 处,都存0),(inf <⎭⎬⎫⎩⎨⎧∂∂u x f x v μ 特别地,对于仿射系统u x g x f x )()(+=∙(2)其中x n R X ⊂∈输入变量u m R U ⊂∈,)(),(x g x f 为光滑向量,且0)(=x f ,如果系统存在CLF ,则下式成立:0)(0)(<⇒=x v l x v l f g (3)其中,v l f 表示v (x )沿f 的导数即)(x f xv v l f ∂∂=。
从上式我们可以看到,集合0)(=x v l g 是非常有意义的,因为在这个集合上,系统必须具有性质0)(<x v l f 。
如果在此集合上0)(<x v l f 不成立,那么v(x)就不是系统的CLF ,也就不能用来进行系统的设计。
定理2.5(Artstein-Sontag 定理) 系统)存在{}0\n R 上光滑且在x=0处连续的反馈律u=k(x),使得系统在平衡点全局渐近稳定,当且仅当存在正定的、真的、光滑函数v(x),满足下列性质:(i )对于所有x ≠0,0)(0)(<⇒=x v l x v l f g ;(ii )(小控制性,SmallControlProperty)任给ε>0,存在δ>0,若x ≠0满足||x||<δ,则必有某个u ,其范数||u||<ε,使得0)()(<+u x v l x v l g f 成立。
CLF 的重要性在于:v(x)的存在性同时也是使(2)渐近稳定的控制律u=k(x)存在的充分条件。
从这一点我们也可以看出CLF 与传统的Lyapunov 函数的不同之处:对于一个系统,如果存在一个Lyapunov 函数,则系统是稳定的,如果存在一个CLF ,则系统是可以通过反馈实现稳定的。
进一步,我们将在下面看到,对于仿射系统(2),只要给定系统的CLFV(x),就一定能够通过系统本身的f(x),g(x)及v(x)构造出除原点外处处光滑的控制律。
3.基于CLF 的控制律CLF 的理论最早起源于1983年Artsteint[2]的文章,提出了全局稳定反馈的存在与系统存在CLF 的充要条件,其证明是基于单位的分划,是非构造性的。
Sontag[5]于1989年针对此问题给出了一个通用公式,并根据Lyapunov 的Lie 导数做出了构造性的证明。
定理2.6 (Sontag 公式)[5]如果对于系统(1.3),存在v(x)是CLF ,则可以得到在{}0\nR 上光滑的反馈律:)()()())()(()()((0)(22x b x b x b x b x b x a x a x k u T T ⎪⎩⎪⎨⎧++-== 0)(0)(≠=x b x b (3) 使系统全局渐近稳定,其中a(x):=)(:)(),(x v l x b x v l g f =.如果v(x)进一步满足小控制性质,则u 在原点也连续。
另外一个基于CLF 的控制律的构造是由Freeman[6]等提出的逐点最小范数控制(Pointwise Minimum Norm Contr01)方法。
定理2.7 (Freeman 公式):如果系统存在v(x)是CLF ,以及存在光滑正定的函数a(x),满足如下条件:)()(0)(x a x v l x v l f g -<⇒= 0≠∀x (4)则可以得到在{}0\n R 上光滑的反馈律:)()()()()(0)(x b x b x b x x a x k u T ⎪⎩⎪⎨⎧∂+-== 0)()(0)()(>∂+≤∂+x x a x x a (5) 可以看到,当选取)()()()(2x b x b x a x T +=∂时,Freeman 公式便成为sontag 公式。
对于控制律具有约束的控制问题,类似的公式也已纷纷建立。
文[7]给出了有界控制(Control Bounded in Magnitude)t 抟控制律的构造。
[6]分别对正控制(PositiveContr01)、区间的控制进行了研究。
[9]讨论了限于Minkowskii 球的控制(controls Restricted to MinkowskiiBalls)In]题针对一类普遍存在的输入限制构造出了含有一个待定参数的控制律的通用公式。
三、CLF 在非线性系统设计中的应用十多年来,关于CLF 的研究受到了普遍的重视,大量的研究结果充分揭示出CLF 在非线性系统设计中极为广阔的应用前景.纵观其研究过程,我们发现其核心思想是:根据所研究问题本身的特点及其性质要求,寻求控制Lyapunov 函数应具有的某种正刚性条件,以刻画出非线性系统设计中各类性质的Lyapunov 特征.正因如此,才衍生出下面将提到的输入状态稳定CLF(ISS .CLF),积分输入状态稳定CLF(IISS —CLF),鲁棒CLF(RCLF),干扰抑制CLF(DACLF)以及自适应CLF(ACLF)等等.对控制系统而言,稳定性无疑是最重要的性质,而镇定问题则与稳定性密切相关.与经典Lyaplulov 理论类似,CLF 在非线性控制系统分析和设计中的应用也是从其镇定的作用的研究开始的.1.稳定性概念的拓广以Sontag 为代表的一批学者对CLF 及其应用进行了深入而系统的研究,其工作是与对稳定性概念的推广和“活化”紧密联系在一起的。
作为微分方程理论中的全局渐近稳定性(Globally Asymptotic Stability ,简记为GAS)的自然推广,Sontag 提出了输入状态 定性(Input-to —State Stability ,简记为ISS)。
定义3.1系统(1.1)称为是ISS ,若存在β∈KL 和,∞∈k γ,使得对Vt ≥0,Vxo ∈R n”和e l u ,∞∈∀,恒有|x(t,,0x u)|||)(||)|,(|0t u t x γβ+≤ (6)其中e l ,∞表示本性有界的可测函数u :R m R →+构成的集合,t u 是在t 时刻的截断函数.2.非线性控制系统的镇定Sontag 为CLF 的应用,尤其是在非线性系统镇定研究中的应用提供了一种系统化的方法,因而具有非常重要的意义.一般来说,当))(,(x u x V ∙为负定的,sontag 给出了一种“通用公式”,根据CLF 的导数和系统的有关信息,直接导出必要的控制律.具体地讲,假若系统具有(2)的形式,且m R u =,那么使得相应的闭环系统全局渐近稳定的反馈控制律可由))(),(()(x b x a K x b u T =给出,其中)()(x v l x a f =函数K :R R R m →⨯定义为⎪⎩⎪⎨⎧++-=0||||||||),(242b b a a b a K 00=≠b b (7)若f ,g 是光滑的,则上述控制律在}0{\n R 上是光滑的.此外,若V 满足小控制性,即满足Artstein —Sontag 定理中的条件(ii),则该控制律在0点处是连续的。