具有未知分布時滯的非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)控制.pdf

1、學(xué)習(xí)控制是智能控制理論的一個重要分支，因其簡單有效，特別是與自適應(yīng)控制理論的結(jié)合，形成的自適應(yīng)學(xué)習(xí)控制倍受研究人員的關(guān)注。非線性分布時滯系統(tǒng)和具有未知控制方向非線性系統(tǒng)已經(jīng)成為控制領(lǐng)域的研究熱點問題。因此，如何有效結(jié)合自適應(yīng)學(xué)習(xí)控制與Nussbaum增益技術(shù)，來處理控制方向未知與分布時滯系統(tǒng)的學(xué)習(xí)控制問題是值得研究的課題。
　　本文利用自適應(yīng)理論設(shè)計學(xué)習(xí)控制律，結(jié)合Lyapunov穩(wěn)定性理論，分別設(shè)計和分析非線性參數(shù)化不確定性系統(tǒng)

2、與反饋系統(tǒng)的非一致目標跟蹤問題的新算法。主要內(nèi)容概括如下：
　　第一，研究含有未知控制方向和分布時變時滯的非線性參數(shù)化不確定性非線性系統(tǒng)，提出了一種新的自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制(Adaptive Iterative Learning Control簡稱AILC)方法，并將結(jié)果推廣到高階系統(tǒng)中。利用Nussbaum函數(shù)探測系統(tǒng)中不確定的控制方向。通過構(gòu)造Lyapunov-Krasovskii型復(fù)合能量函數(shù)，證明了閉環(huán)系統(tǒng)跟蹤誤差的收斂性與

3、所有信號的有界性。
　　第二，進一步地將上述方法推廣到含有周期分布時變時滯的非線性參數(shù)化不確定性系統(tǒng)在無限時間區(qū)間上的跟蹤控制問題中。提出了一種自適應(yīng)重復(fù)學(xué)習(xí)控制(Adaptive Repetitive Learning Control簡稱ARLC)方法。分析過程中，通過微分-差分參數(shù)自適應(yīng)律設(shè)計了一種自適應(yīng)控制策略，實現(xiàn)跟蹤誤差的平方在一個周期上的積分漸近收斂于零，并且保證閉環(huán)系統(tǒng)所有信號的有界性。
　　第三，針對具有未知