具有未建模动态的自适应神经网络动态面控制

对一类具有未建模动态的严格反馈非线性系统,提出一种自适应神经网络动态面控制方案.该方案将动态面控制方法扩展到具有未建模动态的严格反馈非线性系统的控制器设计中,拓展了动态面控制方法的应用范围.利用动态面控制方法引入的紧集来处理未建模动态对于系统的影响.利用Young's不等式,提出两种自适应参数调节方案.与现有研究结果相比,有效地减少了可调参数的数目,放宽了动态不确定性的假设,无需虚拟控制增益系数导数的信息.通过理论分析,证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的,且跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内.     

时变内耦合复杂网络的平衡态同步smart变结构控制

当前同步控制问题是复杂网络研究的热点之一. 本文针对具有时变内耦合结构的复杂网络, 利用结点混沌动态的各态历经性, 通过构造合适的滑模面, 提出了smart变结构控制器的设计策略. 该策略可使复杂网络动态行为趋向于所构造的全局吸引区域, 从而最终实现复杂网络在平衡态的渐近同步. 最后, 基于3种不同拓扑结构的Lorenz结点动态的复杂网络进行仿真实验表明该控制方案具有较好的鲁棒性和有效性.     

基于积分型Lyapunov函数的随机非线性系统的自适应控制

针对一类带有未知虚拟控制增益的随机严格反馈非线性系统,基于后推设计,引入积分型Lyapunov函数,并利用神经网络的逼近能力,提出了一种自适应神经网络控制方案.与现有研究结果相比,放宽了对控制系统的要求,取消了对于未知函数的限制条件.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的所有误差信号依概率有界.仿真结果验证了所给控制方案的有效性.      

一类MIMO非线性时滞系统的鲁棒自适应控制

针对一类具有非线性输入的MIMO时变时滞系统,基于变结构控制原理,提出了一种稳定自适应控制器设计的新方案.该方案通过使用Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函抵消了因未知时变时滞带来的系统不确定性;进一步,利用Young's不等式和参数自适应估计取消了非线性死区输入模犁和不确定项假设中各种参数均为已知的要求.通过理论分析,证明了闭环控制系统半全局一致终结有界,跟踪误差收敛到零的一个邻域内.     

随机时滞马尔可夫跳跃系统的比例-积分跟踪控制

针对具有时变时滞和未知非线性的随机马尔可夫跳变系统,基于传统的PI控制策略和线性矩阵不等式算法,提出一种具有随机稳定性能、跟踪性能和鲁棒性能的多目标控制器设计方案.运用Lyapunov稳定性理论并引入L<,1>性能指标,构造出具有PI结构的跟踪控制器,保证了随机马尔可大跳跃系统的稳定性和跟踪性能,实现了系统跟踪性能的优...     

具有执行器故障的不确定多智能体系统自适应动态面控制

本文研究了一类具有输入量化、未建模动态和执行器故障的非线性多智能体系统的一致跟踪问题.引入一个可量测的动态信号消除未建模动态对系统的影响.利用Young’s不等式和高斯函数的性质,有效地处理了多智能体邻居节点在设计的第一步中对子系统的耦合作用.通过将滞回量化器表示为具有有界系数和有界扰动的输入线性函数,并利用动态面控制方法,提出一种自适应神经网络动态面控制方案,简化了控制器的设计,保证了闭环系统的所有信号都是半全局一致终结有界的,所有跟随者都能实现期望的一致性.最后,仿真结果验证了所提出的自适应控制策略的有效性.     

具有预设性能的切换系统输出反馈自适应动态面控制

本文针对一类具有未建模动态和预设性能的输出反馈非线性切换系统,提出基于公共Lyapunov函数法的自适应输出反馈动态面控制方案.通过设计K滤波器和观测器估计不可测量的状态.引入动态信号处理动态不确定性.利用Nussbaum函数解决增益符号未知的问题.神经网络用于逼近由设计过程和理论分析所产生的未知连续函数.引入性能函数和误差转换器将预设性能控制问题转换为稳定性问题.通过适当选取切换子系统的初值,并利用动态面控制系统证明的特点,证明了闭环切换系统所有信号半全局一致终结有界.仿真例子验证了所提方案的有效性.