随机非线性系统基于事件触发机制的自适应神经网络控制

针对一类具有严格反馈结构且控制方向未知的随机非线性系统,提出了基于事件触发机制的自适应神经网络（Adaptive neural network,ANN）输出反馈控制方法.利用径向基神经网络逼近系统中未知的非线性函数.通过引入Nussbaum增益函数并设计滤波器,解决了系统控制方向未知的问题.通过设计具有相对阈值的事件触发机制,保证了闭环随机非线性系统的有界性.最后给出数值仿真例子验证所提控制方法的有效性.     

离散输入受限系统的增益调度事件触发和自触发控制

针对离散输入受限系统,分别设计静态和动态的增益调度事件触发和自触发控制算法.首先设计一种基于离散参量Lyapunov方程的静态增益调度事件触发控制算法,该算法通过事件触发机制更新控制增益,使得在增大闭环系统收敛速率的同时节约通讯资源.为了避免对采样状态和测量误差的连续监测,设计了相应的静态增益调度自触发控制算法;同时,...     

未知离散非线性系统的鲁棒自适应NN控制

利用WNN(小波神经网络)逼近未知函数，将未知离散非线性系统转化为一类参数化严格反馈系统，进而对变换后的系统给出一个避免过参数化的自适应反推控制器，并证明该控制器可保证在存在参数不确定性和函数不确定性的条件下，整个自适应系统的状态全局有界，同时也可保证系统的跟踪误差落在一个大小与不确定性成比例的紧集中，仿真结果表明该控制器具有较强的鲁棒性，可适用于不同的对象。     

基于事件触发的执行器饱和NCS容错控制

针对具有网络时延和执行器部分故障的网络化控制系统,考虑系统模型可能具有的参数不确定性以及未知扰动,研究执行器饱和时的稳定性问题。对网络时延提出离散事件触发机制,执行器部分故障采用故障矩阵方式,饱和项采取线性凸包法,由此推证出了闭环系统模型。构造Lyapunov 泛函,得出闭环系统在吸引域内达到稳定的充分必要条件,由此得到相应控制器的设计方法。利用仿真证明上述对系统的处理确实可以使系统达到渐近稳定,而事件触发机制也确实可以减少数据量的传输。     

含执行器故障的切换非线性系统的事件触发自适应模糊容错控制

本文研究在平均驻留时间约束下,一类含有执行器故障的切换非线性系统输出反馈自适应模糊事件触发容错控制问题.首先,建立了一个模态依赖的状态观测器估计不可测量状态.利用模糊逻辑系统来逼近未知项.其次,构建自适应模糊容错事件触发控制方案能够节省网络资源和数据传输.然后,通过构造多Lyapunov函数和平均驻留时间法,证明闭环系统所有状态半全局一致最终有界的同时排除了Zeno现象.最后,通过数值仿真验证该方法的有效性.     

含执行器故障的切换非线性系统的事件触发自适应模糊容错控制

本文研究在平均驻留时间约束下,一类含有执行器故障的切换非线性系统输出反馈自适应模糊事件触发容错控制问题.首先,建立了一个模态依赖的状态观测器估计不可测量状态.利用模糊逻辑系统来逼近未知项.其次,构建自适应模糊容错事件触发控制方案能够节省网络资源和数据传输.然后,通过构造多Lyapunov函数和平均驻留时间法,证明闭环系统所有状态半全局一致最终有界的同时排除了Zeno现象.最后,通过数值仿真验证该方法的有效性.     

离散化不确定马尔可夫跳变系统的事件触发保性能控制

针对一类离散化不确定马尔可夫跳变系统,研究了基于事件触发机制的保性能控制问题.首先假设不确定的参数是有界的,与传统的周期触发方式的区别是,事件触发机制可以判断采样信号是否需要传输.其次,利用时间间隔分析法,把事件触发机制和网络时延构造成一个时滞系统,根据时滞分析法,提出了事件触发条件和保性能控制器的协同设计方案.最后,用一个仿真例子验证此算法的有效性.     

基于事件触发的网络化T-S模糊系统容错控制

研究了基于事件触发的网络化T-S模糊系统容错控制问题．首先针对一类具有随机执行器故障的网络化T-S模糊系统,提出一种有效减少数据传输量的事件触发机制．然后在综合考虑事件触发机制和控制器与T-S系统前件变量的异步的情况下,建立一种能同时描述事件传送策略、执行器失效、网络诱导时延和异步前件变量的新颖模型．利用李亚普诺夫泛函方法,得到保守性较小的闭环T-S系统均方渐近稳定条件和相应的容错控制器设计方法．实例表明了本文所得结果的有效性．     

PMSMs的事件触发指令滤波离散控制

为了改善永磁同步电动机系统的动态性能,解决传统反步法的“计算复杂性”问题,提出了永磁同步电动机的事件触发指令滤波离散控制方法。采用指令滤波控制技术处理传统反步法中的“计算复杂性”问题,利用补偿信号消除了滤波误差,提高了系统的控制精度;运用自适应模糊控制方法处理模型中的未知非线性函数;通过设定事件触发条件来判断系统的自适应律和控制律是否需要更新,减轻了计算负担,节省了计算资源。仿真结果验证了文中所提控制方法的有效性。     

自适应事件触发网络化非线性系统滤波器设计

本文针对网络化非线性控制系统设计了基于自适应事件触发方案满足H∞性能的模糊滤波器.第一,提出新的自适应事件触发方案来决定数据包是否需要传输到通信网络中,从而提高网络资源利用率;第二,运用模糊线积分的方法,构建模糊李雅普诺夫泛函,避免求解隶属函数的时间微分;第三,利用Wirtinger不等式及倒凸引理结合的技术,得到滤波...     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类不确定非线性系统 ,设计出一种新的自适应控制器 ,它克服了现有方案存在的过多参数辨识问题 ,从而降低了控制器的动态阶次 .在较弱条件下 ,该控制器不仅能保证闭环系统所有信号有界 ,而且能使跟踪误差以指数速度收敛到零的有界小邻域内     

非线性系统的神经网络鲁棒自适应跟踪控制

针对一类具有未知非线性函数和未知虚拟系数非线性函数的二阶非线性系统,提出了一种神经网络鲁棒自适应输出跟踪控制方法.用李雅普诺夫稳定性分析方法证明了本文的神经网络自适应控制器能够使受控系统内的所有信号均为有界.选择的神经网络权值调整规律可以防止自适应控制中的参数漂移.     

基于事件触发的离散多智能体二分一致性

针对一阶离散多智能体系统,研究了事件触发控制下的二分一致性问题.首先考虑智能体间通信拓扑结构为无向连通结构平衡图的情形,针对各智能体设计事件触发控制,包括仅依赖于自身及邻居智能体采样状态的控制输入,以及仅依赖自身状态的事件触发条件,实现了对通信资源的节约利用.基于图论、离散系统稳定性理论,证明系统能够实现二分一致性.同时,合理设置控制输入及事件触发条件中参数,保证系统不存在Zeno现象.之后,进一步分析设计了包含有向生成树的结构平衡图下,多智能体系统的事件触发控制.最后利用仿真实例验证了理论结果的有效性.     

基于数据自适应评判的离散2-D系统零和博弈最优控制

提出了基于一种迭代自适应评判设计(ACD)算法解决一类离散时间Roesser型2-D系统的二人零和对策问题. 文章主要思想是采用自适应评判技术迭代的获得最优控制对使得性能指标函数达到零和对策的鞍点. 所提出的ACD可以通过输入输出数据进行实现而不需要系统的模型. 为了实现迭代ACD算法, 神经网络分别用来近似性能指标函数和计算最优控制率. 最后最优控制策略将应用到空气干燥过程控制中以证明其有效性.     

基于神经网络的一类非线性系统的稳定自适应控制器设计方法*

针对一类非线性连续时间系统,其中非线性函数未知,提出了一种基于神经网络的稳定自适应控制方案,由于控制律的选择基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论,因此,该控制方案不仅能够解决这类非线性系统的跟踪问题。     

基于神经网络的一类非线性系统自适应跟踪控制

提出一种非线性系统的自适应神经跟踪控制方案。通过利用RBF神经网络对未知非线性系统建模,并用一个滑模控制项消除网络建模误差和外部干扰的影响,从而能够保证闭环系统的全局稳定性和输出跟踪误差渐近收敛于零。     

一类非线性系统的自适应模糊控制

针对一类非线性系统,利用模糊推理系统对非线性函数的逼近能力,导出基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论的自适应控制器,不但能解决这类非线性系统的跟踪问题,而且可保证闭环系统的稳定性。仿真结果表明这一算法的有效性。     

Discounted Iterative Adaptive Critic Designs With Novel Stability Analysis for Tracking Control

The core task of tracking control is to make the controlled plant track a desired trajectory. The traditional performance index used in previous studies cannot eliminate completely the tracking error as the number of time steps increases. In this paper, a new cost function is introduced to develop the value-iteration-based adaptive critic framework to solve the tracking control problem. Unlike the regulator problem,the iterative value function of tracking control problem cannot be regarded as a ...     

MIMO非线性系统的直接自适应控制

本文给出模型未知多输入多输出非线性系统的一种动态线性逼近方法，提出了基于该线性化方法的自适应控制律。讨论了在一定假设条件下自适应控制律的收敛性。