非線性系統(tǒng)智能自適應(yīng)滑?？刂萍捌鋺?yīng)用研究.pdf

1、傳統(tǒng)的控制綜合方法通常需要已知系統(tǒng)的模型信息。但在工業(yè)過程或?qū)嶋H控制系統(tǒng)中，對象的非線性性質(zhì)、復(fù)雜的干擾及各種不確定性廣泛存在。因此，對于模型未知時(shí)非線性系統(tǒng)的控制綜合問題，很多控制理論和方法往往難以使用。本論文主要以模型未知的非線性系統(tǒng)為研究對象，采用模糊邏輯系統(tǒng)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近技術(shù)和自適應(yīng)控制方法，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的滑?？刂?SlidingModeControl，SMC)綜合，然后在倒立擺實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)中驗(yàn)證當(dāng)系統(tǒng)模型信息未知時(shí)，采用智能自適

2、應(yīng)方法實(shí)現(xiàn)滑?？刂频膽?yīng)用效果。 首先，基于小波網(wǎng)絡(luò)(WaveletNetwork，WN)萬能逼近器構(gòu)造了小波自適應(yīng)滑?？刂破?AdaptiveWaveletSlidingModeControl，AWSMC)。對于一類非仿射非線性系統(tǒng)，在系統(tǒng)非線性動(dòng)態(tài)未知但屬于L2空間并滿足一定假設(shè)條件的情況下，利用小波網(wǎng)絡(luò)在L2空間上具有規(guī)范正交基分解的特性來構(gòu)造滑模等價(jià)控制部分；構(gòu)造自適應(yīng)機(jī)構(gòu)在線地調(diào)節(jié)小波網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，從而就獲得了等價(jià)控制的在線

3、自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)。為了保證逼近誤差存在時(shí)系統(tǒng)滑模仍然能夠滿足到達(dá)條件，利用簡單有效的趨近律形式設(shè)計(jì)了到達(dá)控制項(xiàng)。閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性及魯棒性通過Lyapunov穩(wěn)定性理論進(jìn)行驗(yàn)證。接著，考慮當(dāng)系統(tǒng)非線性動(dòng)態(tài)未知而且狀態(tài)不可測時(shí)的AWSMC控制器綜合問題。對于一類不具有Brunovsky標(biāo)準(zhǔn)型的非線性系統(tǒng)，在能夠進(jìn)行I/S(輸入/狀態(tài))或I/O(輸入/輸出)線性化的前提下，先設(shè)計(jì)基于小波網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)觀測器(AdaptiveObserver，AO)來獲

4、取系統(tǒng)未知的狀態(tài)信息；再利用Lyapunov方法證明狀態(tài)觀測誤差的收斂性；然后系統(tǒng)滑模、SMC控制器等均可設(shè)計(jì)在觀測狀態(tài)空間上。這樣給出了基于小波觀測器的自適應(yīng)滑?？刂破骶C合方法。 其次，對一般仿射非線性系統(tǒng)，提出了兩種新的直接模糊自適應(yīng)滑?？刂破?DirectFuzzyAdaptiveSlidingModeControl，DFASMC)設(shè)計(jì)方法。第一種主要針對普通SMC控制中的抖振問題，采用自適應(yīng)模糊邏輯系統(tǒng)(Adaptive

5、FuzzyLogicSystem，AFLS)來逼近實(shí)現(xiàn)一般的SMC，而不是直接實(shí)現(xiàn)SMC。這樣AFLS的低通濾波性能可以濾掉一般SMC中的高頻成分，使得控制信號低頻而且平滑。第二種主要針對非線性動(dòng)態(tài)未知時(shí)的等價(jià)控制計(jì)算問題，給出基于AFLS的一步設(shè)計(jì)方法。一步設(shè)計(jì)控制器參數(shù)和滑模系數(shù)，能同時(shí)保證滑模在有限時(shí)間到達(dá)且系統(tǒng)誤差漸近收斂。兩種DFASMC控制器設(shè)計(jì)的正確性和有效性均用諸多數(shù)值仿真進(jìn)行驗(yàn)證。 最后，本論文前述所提出的AW