一类p规范型非线性系统预设性能有限时间H∞ 跟踪控制

针对一类带有外部扰动的非严格反馈p规范型非线性系统, 在一种新的预设性能控制思想的基础上, 结合加幂积分技术、H_∞ 控制理论及神经自适应技术, 提出了一种自适应神经预设性能有限时间H_∞ 跟踪控制器的设计方法. 所设计的控制器能够保证系统的跟踪误差被有限时间性能函数约束, 并在任意给定的停息时间内收敛到平衡点的一个预先给定的邻域内, 且能够抑制外部扰动对系统的影响. 特别地, 该停息时间与系统初始状态无关. 两个仿真例子验证了所设计控制器的有效性和优越性.     

随机激励下板球系统建模与有限时间全状态预设性能跟踪控制

研究板球系统受到随机激励时的数学建模与轨迹跟踪控制问题. 首次建立了板球系统的随机数学模型, 并 结合backstepping方法、有限时间预设性能函数、全状态约束及新的预设性能推导方法设计了具有未知输入饱和的 随机板球系统实际有限时间全状态预设性能跟踪控制器, 实现了随机激励下板球系统的有限时间预设性能轨迹跟 踪控制. 所设计的控制器保证了系统跟踪误差能够被预先给定的有限时间性能函数约束, 并且能在任意给定的停息 时间内收敛到预先给定的邻域内. 最后通过仿真实验验证了所设计控制器具有更好的控制效果.     

基于有限时间指令滤波的非线性系统固定时间预设性能控制

针对一类严格反馈非线性系统,提出一种基于有限时间指令滤波的自适应固定时间预设性能控制策略.首先,引用非线性映射技术及适当的误差变换,建立等效的误差模型;其次,综合利用反步法、固定时间控制和自适应控制等方法,设计一种基于有限时间指令滤波的预设性能跟踪控制器.该策略应用指令滤波器解决了反步法中对虚拟控制律反复求导问题,减轻了计算负担.此外,预设性能控制和固定时间控制保证了系统的跟踪误差能够在固定时间内收敛到预设性能函数限定的范围内,其收敛时间与系统初始条件无关,且确保系统中全部信号在有限时间均达到有界区域.理论分析与仿真验证均表明了所提出设计方法的有效性.     

基于预设性能的非仿射非线性系统自适应有限时间控制

针对一类具有死区的非仿射非线性系统,将预设性能控制与有限时间控制相结合,提出一种具有预设性能的自适应有限时间跟踪控制方法.基于Backstepping技术、模糊逻辑系统及有限时间Lyapunov稳定理论,给出使系统半全局实际有限时间稳定(semi-globally practically finite-time stable,SGPFS)的充分条件和设计步骤.该控制策略不仅使系统的输出误差在有限时间内收敛到一个预先设定区域,同时保证其收敛速度、最大超调量和稳态误差均满足预先设定的性能要求.最后通过仿真示例验证了所提出设计方法的有效性.     

网联车辆有限时间滑模预设性能队列控制

针对含有未知扰动和模型不确定的网联车辆预设性能队列控制问题,本文提出了一种基于改进滑模的有限时间队列控制方法.首先,为满足预设性能,设计了一种新型性能函数,保证了跟踪误差在预设时间内收敛到规定区域.其次,提出了一种改进的滑模队列控制算法,加快了系统收敛速度,实现了有限时间单车稳定及队列稳定,同时,设计了自适应律,有效解决了扰动及模型不确定问题.最后,进行了MATLAB仿真实验,通过6辆网联车的队列控制仿真验证了所提算法的有效性.     

任意切换下高能随机系统的神经网络预设控制

针对一类不确定高能随机非线性系统,开展自适应神经网络backstepping控制研究,并保证在任意切换信号下的预设跟踪性能.该高能系统假定系统动态和任意切换信号未知.首先,利用预设性能控制,保证跟踪控制性能;其次,RBF神经网络用来克服未知系统动态,仅用到单一自适应更新参数,从而克服过参数问题;最后,基于公共的Lyapunov稳定性理论提出自适应神经网络控制策略,并减少了学习参数.最终结果表明所设计的公共控制器能保证所有闭环信号半全局最终一致有界,并能在任意切换下保证预设的跟踪性能.仿真结果进一步表明所提出方法的有效性.     

一类机械臂系统自适应有限时间有界H∞跟踪控制

考虑一种电机驱动的单连杆机械臂系统在受到输出约束时的自适应有限时间H∞跟踪控制问题.一个有限时间有界H∞性能的新概念被提出,并结合障碍Lyapunov函数(BLF)、神经网络自适应技术、有限时间控制理论和H_∞控制理论,提出了一种该系统在输出受限条件下的自适应神经有限时间有界H_∞跟踪控制器设计方法,避免了许多有限时间控制文献中控制器设计时出现的奇点问题,实现了该机械臂系统的有限时间有界H_∞轨迹跟踪控制.所设计的控制器保证了系统跟踪误差能够被约束在预先给定的范围内,并且所有状态能在有限时间内收敛到平衡状态的邻域内,同时对外部扰动具有H_∞性能.仿真结果验证了所设计控制器的有效性和优越性.     

考虑输出约束的冗余驱动绳索并联机器人预设性能控制

提出一种考虑输出约束的冗余驱动绳索并联机器人(Redundantly-actuated cable driving parallel robots, RCDPRs)预设性能有限时间控制算法. 首先, 采用Newton-Euler方程推导系统动力学模型, 并建立绳索拉力优化模型保证系统正常工作; 其次, 将输出约束问题转化为位置跟踪误差的坐标变换问题, 设计给定时间衰减函数与非对称变换函数, 将约束形式的跟踪误差转化为无约束变量, 实现给定时间的输出约束; 然后, 针对滑模控制的抖振问题, 在预设性能控制中采用模型不确定与扰动估计器进行扰动估计, 并通过自适应方法对扰动估计误差进行补偿; 以此为基础, 提出一种基于精度驱动且在分段点处三阶连续的终端滑模面进行控制算法设计; 最后, 采用Lyapunov函数证明算法的有限时间收敛特性, 并以7自由度冗余驱动绳索并联机器人为控制对象进行仿真研究, 对算法进行验证.     

非线性系统无需初始条件预设性能有界H∞容错控制

针对一类具有外部扰动和传感器故障的非线性系统, 本文研究了其自适应预设性能有界H∞容错控制问题. 本文提出一种新的预设性能控制设计方法, 使得预设性能函数的选择与系统被约束变量的初始状态完全无关,用一种全新的方式解决了传统预设性能方法的控制效果依赖被约束变量初始条件的问题. 基于该设计方法和有界H∞控制方法, 在未知系统初始条件的情况下获得了系统的自适应预设性能有界H∞控制器. 本文所设计的控制器能够保证系统中的所有信号都是有界稳定的, 系统的输出变量能够被预设性能函数约束, 并且对于外部干扰具有很好的抑制作用. 最后, 仿真结果验证了该控制器的可行性及有效性.     

一类受扰旋转单摆系统的建模与跟踪控制设计

本文考虑一类受扰旋转单摆系统的建模与跟踪控制问题. 首先, 利用动静法和相对运动原理建立受扰情形下空间旋转摆系统的动力学模型. 然后, 分别以实际跟踪和渐近跟踪为控制目标, 给出相应的控制设计方法. 具体地,利用向量式的反推控制设计方法与不确定性动态补偿机制, 给出自适应实际跟踪控制器, 保证闭环系统所有状态都有界且在有限时间内系统输出到达并保持在参考信号给定的邻域内. 利用反推设计方法, 并结合扰动的学习、切换补偿机制设计自适应切换渐近跟踪控制器, 通过在线调节控制器参数, 保证闭环系统所有状态都有界且系统输出渐近跟踪到给定的参考信号. 最后, 仿真实验验证所提理论结果的有效性. 值得指出的是, 与相关文献相比, 本文所给出的控制设计方法允许系统同时含有未知参数和扰动, 并且扰动不必有已知上界, 因而具有更强的抑制不确定性的能力.     

Adaptive neural output feedback finite-time command filtered backstepping control for nonlinear systems with full-state constraints

In this paper, an adaptive neural finite-time control method via barrier Lyapunov function, command filtered backstepping, and output feedback is proposed to solve the tracking problem of uncertain high-order nonlinear systems with full-state constraints and input saturation. By utilizing the neural network (NN) to approximate unknown nonlinear functions, the finite-time command filters are used to filtering the virtual control signals and get the intermediate control signals in a finite time in the backstepping process. Because there are errors between the output of finite-time command filters and the virtual control signals, the error compensation signals are added to eliminate the influence of filtering errors. Based on the proposed control scheme, the states of the system can be constrained in the predetermined region, all signals in the system are bounded in finite time, and the tracking error can converge to the desired region in finite time. At last, a simulation example is given to show the effectiveness of the proposed control method.     

Neural adaptive prescribed performance control for interconnected nonlinear systems with output dead zone

This paper is concerned with the neural‐based decentralized adaptive control for interconnected nonlinear systems with prescribed performance and unknown dead zone outputs. In the controller design procedure, neural networks are employed to identify unknown auxiliary functions, and the control design obstacle caused by the output nonlinearity is resolved via introducing Nussbaum function. Then, a reliable neural decentralized adaptive control is developed through incorporating the backstepping method and the prescribed performance technique. In the light of Lyapunov stability theory, it is verified that the proposed control scheme can ensure that all the closed‐loop signals are bounded, and can also guarantee that the tracking errors remain within a small enough compact set with the prescribed performance bounds. Finally, some simulation results are given to illustrate the feasibility of the devised control strategy.     

Nonsingular terminal sliding mode based finite-time control for spacecraft attitude tracking

This paper studies finite-time attitude tracking control problem of a rigid spacecraft system with external disturbances and inertia uncertainties. Firstly, a new finite-time attitude tracking control law is designed using nonsingular terminal sliding mode concepts. In the absence and presence of external disturbances and inertia uncertainties, this controller can drive the attitude and angular velocity tracking errors to reach zero in finite time. Secondly, a finite-time disturbance observer is introduced to estimate the disturbance, and a composite controller is developed which consists of a feedback control based on nonsingular terminal sliding mode method and compensation term based on finite-time disturbance observer. Finite-time convergence of attitude tracking errors and the stability of the closed-loop system is ensured by the Lyapunov approach. Numerical simulations on attitude control of spacecraft are also given to demonstrate the performance of the proposed controllers.     

一类扩展结构大系统的分散有限时间鲁棒关联镇定

研究一类扩展结构大系统分散有限时间鲁棒关联镇定问题. 扩展结构大系统是在原结构系统上增加新子系统而构成的, 在原系统分散控制律确定不变的情况下, 设计新加入子系统的鲁棒分散控制律, 使扩展后的系统仍能保持有限时间关联稳定. 利用LMI 方法推导此类系统基于状态反馈和输出反馈的分散有限时间关联镇定的充分条件, 并给出扩展子系统的相应控制器的设计方法. 最后通过仿真实验表明了所提出方法的可行性和有效性.