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一类非仿射非线性系统输出反馈自适应控制方案设计

作　者: 赵品
导　师: 赵彤
学　校: 青岛科技大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 非仿射非线性系统神经网络结构自适应控制输出反馈
分类号: O231.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

多年来,非线性系统控制理论一直是自动化控制领域研究的热点之一。在现代控制理论的研究中,微分几何和Lyapunov稳定性理论是研究此类问题的重要方法。许多研究考虑的对象大都是简单的或一般的非线性系统,在这些方面我们已经取得了许多突破性的进展,像反馈线性化、自适应反演、神经网络理论、模糊逻辑控制等。而对于复杂的非线性系统(如非仿射非线性系统)的研究较少,基于输出反馈的非仿射非线性系统自适应控制问题研究更少。本文研究了一类隐含控制输入的非线性系统(非仿射非线性系统)自适应控制问题。针对这种复杂的非线性系统,构造一种高增益观测器,结合前人的一些成果,以Lyapunov方法为基本工具,结合自适应神经网络逼近理论,利用微分代数等数学理论设计了一套新的算法,实现了对该类系统输出反馈的有效控制。本文的主要研究成果如下:1.针对一类一般的单输入单输出(SISO)非仿射非线性系统,在系统状态不完全可测的情况下,利用一些数学理论,设计出一种高增益状态观测器,实现了对受控系统状态的虚拟估计。利用神经网络结构逼近系统中的非仿射部分,设计自适应律,提出了一类非仿射非线性系统的输出反馈控制设计方案,使得跟踪误差任意小,系统中所有信号都有界。2.将现有的自适应神经网络控制理论延伸到了一般的多输入多输出(MIMO)非仿射非线性系统。该系统要求系统相对阶数已知,但对系统的维数不做要求,消弱了以往的一些假设条件。在系统比较复杂的情况下,引入了映射概念,对系统进行了重构,把状态方程化为了标准形式。然后,利用神经网络结构和自适应算法,给出了基于输出反馈的自适应控制器设计,使得跟踪误差趋近于零,且闭环系统所有信号有界。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-16
  1.1 课题研究的背景及意义  9-10
  1.2 自适应及神经网络发展概况  10-13
    1.2.1 自适应控制的分类  10-12
    1.2.3 神经网络的发展  12-13
  1.3 国内外研究现状及分析  13-15
    1.3.1 仿射型控制系统方案  13-14
    1.3.2 非仿射型系统控制方案  14-15
  1.4 本文工作  15-16
第二章预备知识  16-25
  2.1 基本概念  16-19
    2.1.1 范数  16-17
    2.1.2 局部微分同胚定理  17
    2.1.3 隐函数存在唯一性定理  17-18
    2.1.4 紧集  18
    2.1.5 相对阶  18-19
  2.2 Lyapunov 稳定性定理  19-20
  2.3 Barbalat 定理  20
  2.4 集合的映射  20-21
  2.5 神经网络控制结构  21-24
    2.5.1 单隐层神经网络结构  21-22
    2.5.2 神经网络结构控制原理  22-24
  2.6 本章小结  24-25
第三章 MIMO 非仿射系统的状态反馈自适应控制  25-34
  3.1 引言  25
  3.2 系统描述  25-28
  3.3 自适应控制器设计  28-31
  3.4 仿真结果  31-33
  3.5 本章小结  33-34
第四章一类非仿射非线性系统的自适应输出反馈控制  34-44
  4.1 引言  34
  4.2 系统描述  34-35
  4.3 控制器设计和稳定性分析  35-42
  4.4 仿真结果  42-43
  4.5 本章小结  43-44
第五章基于神经网络MIMO 非仿射非线性系统输出反馈自适应控制  44-55
  5.1 引言  44
  5.2 系统描述  44-46
  5.3 状态观测器  46-48
  5.4 控制器设计和稳定性分析  48-52
  5.5 仿真结果  52-54
  5.6 本章小结  54-55
第六章总结与展望  55-57
  6.1 全文总结  55
  6.2 工作展望  55-57
参考文献  57-60
致谢  60-61
攻读硕士学位期间发表的论文  61-62

一类非仿射非线性系统输出反馈自适应控制方案设计

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