不確定非線性系統(tǒng)的魯棒自適應(yīng)控制研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人們對非線性系統(tǒng)的控制提出了更高的要求。為了進(jìn)一步發(fā)展和完善非線性控制理論，本文以非匹配非線性系統(tǒng)為研究對象，提出了一套魯棒自適應(yīng)控制方法。其貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：(1)針對一類具有未知控制方向，未知參數(shù)以及未建模動態(tài)的非線性系統(tǒng)，提出了一種帶有死區(qū)修正算法的魯棒自適應(yīng)后推控制策略。該策略不需要控制方向符號的先驗(yàn)知識，根據(jù)參數(shù)上下界先驗(yàn)信息，分別將光滑投影和非連續(xù)投影算法與參數(shù)自適應(yīng)律結(jié)合起來，既抑制了參數(shù)的漂

2、移，又使估計(jì)參數(shù)達(dá)到了最小。算法保證了閉環(huán)系統(tǒng)所有信號的有界性，同時(shí)使得跟蹤誤差收斂于零的任意小鄰域內(nèi)。 (2)對存在外界干擾的嚴(yán)反饋非線性系統(tǒng)H∞控制問題，給出了一種帶有死區(qū)的魯棒自適應(yīng)設(shè)計(jì)方法。該算法不但能夠保證閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，還使得系統(tǒng)滿足給定的L2干擾抑制性能指標(biāo)，同時(shí)也不需要求解HJI不等式。 (3)針對一類具有未知時(shí)變控制方向，不確定時(shí)變參數(shù)以及未知時(shí)變有界干擾的非線性系統(tǒng)，給出了一種帶有死區(qū)修正算法的魯棒

3、控制方法。該策略不需要未知時(shí)變控制系數(shù)的上下界先驗(yàn)知識以及不確定參數(shù)和外界干擾的上界信息。算法保證了閉環(huán)系統(tǒng)所有信號的有界性，同時(shí)也使得跟蹤誤差收斂于零的任意小鄰域內(nèi)。 (4)對一類具有未知參數(shù)，包括未知高頻增益的非線性最小相位系統(tǒng)，首先在考慮存在外界干擾的情況下，提出一種魯棒自適應(yīng)輸出反饋控制策略。系統(tǒng)所受的干擾有界但其界值是未知的?？刂扑惴ú⒉恍枰哳l增益符號以及外界干擾的先驗(yàn)知識。同時(shí)，系統(tǒng)的非線性項(xiàng)并不需要滿足增長性條件

4、和匹配條件。算法使得估計(jì)參數(shù)量達(dá)到了最小，保證了閉環(huán)系統(tǒng)所有信號的有界性，同時(shí)使得跟蹤誤差漸進(jìn)收斂于零。在考慮存在未建模動態(tài)的情況下，提出另一種輸出反饋控制策略。根據(jù)未知參數(shù)的上下界先驗(yàn)信息，通過將光滑投影和非連續(xù)投影算法與參數(shù)自適律結(jié)合起來實(shí)現(xiàn)參數(shù)漂移的抑制?？刂扑惴ūＷC了閉環(huán)系統(tǒng)所有信號的有界性，同時(shí)使得系統(tǒng)輸出漸進(jìn)收斂于零。 (5)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的萬能逼近特性，針對不確定非線性系統(tǒng)提出一種魯棒自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略。運(yùn)用神經(jīng)

5、網(wǎng)絡(luò)來逼近系統(tǒng)中的不確定函數(shù)，采用在線自適應(yīng)律對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行在線調(diào)整。在控制方向未知的情況下，所給出的神經(jīng)控制算法能夠保證系統(tǒng)輸出漸進(jìn)收斂于零。在非線性系統(tǒng)的未建模動態(tài)滿足輸入—輸出穩(wěn)定時(shí)，基于小增益定理給出了控制器的設(shè)計(jì)以及整個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析，同時(shí)也證明系統(tǒng)輸出能夠調(diào)節(jié)到任意地小。在系統(tǒng)的所有狀態(tài)變量均可測的條件下，提出一種多滑模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略。在每一步的設(shè)計(jì)中均引入一個(gè)帶有飽和層的動態(tài)滑模面。算法保證系統(tǒng)跟蹤誤差收斂于

6、任意設(shè)定的飽和層內(nèi)。 (6)通過將檢測信息與語言信息集成起來，提出一類高精度的魯棒自適應(yīng)模糊控制算法。對于低階非匹配非線性系統(tǒng)，運(yùn)用模糊邏輯系統(tǒng)來逼近系統(tǒng)中的未知非線性函數(shù)，引入魯棒項(xiàng)來補(bǔ)償逼近誤差，采用自適應(yīng)律來在線調(diào)節(jié)模糊系統(tǒng)的參數(shù)矢量和估計(jì)逼近誤差函數(shù)的上界值。對于高階系統(tǒng)，首先根據(jù)先驗(yàn)知識確定模糊邏輯系統(tǒng)的標(biāo)稱參數(shù)矢量，然后通過在線估計(jì)逼近誤差的上界值進(jìn)行魯棒補(bǔ)償。算法實(shí)現(xiàn)在線調(diào)節(jié)參數(shù)的最小化，大大減小了計(jì)算負(fù)擔(dān)，同時(shí)也

7、獲得了跟蹤誤差的指數(shù)收斂特性。最后，通過在每一步設(shè)計(jì)中引入一個(gè)低通濾波器，將已有的算法作進(jìn)一步推廣，使得每個(gè)控制器不必滿足足夠光滑的條件。 (7)以多指機(jī)器人手為研究對象，基于前面提出的設(shè)計(jì)理論，進(jìn)行了深入的應(yīng)用研究。首先討論了具有滑動的四指機(jī)器人手的操作問題。在考慮最大靜摩擦力和動摩擦力的約束條件下，提出了抓取力的實(shí)時(shí)優(yōu)化算法?；趦?yōu)化解，給出了整個(gè)操作系統(tǒng)的動態(tài)控制算法?？刂扑惴葘?shí)現(xiàn)物體運(yùn)動軌跡和手指滑動軌跡的跟蹤，又實(shí)現(xiàn)