一类脉冲随机系统的有限时间有界性分析与H∞控制

本文研究一类线性脉冲随机系统的有限时间有界性及H_∞控制问题.首先,利用Lyapunov函数和平均脉冲区间条件,建立了系统有限时间均方有界定理;其次,基于H_∞控制理论,获得了保证系统有限时间有界且满足一定的H_∞性能指标的判据;再次,针对有限时间H_∞控制问题,给出了状态反馈控制器存在的充分条件.最后,用一个数值例子表明了理论结果的有效性.     

T-S模糊系统的自触发有限时间H∞控制

为克服事件触发控制对硬件设备的依赖以及控制策略频繁更新的局限,针对一类不确定Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统的有限时间H∞控制问题,引入自触发机制,提出一种基于此机制下只与触发时刻状态有关的模糊控制器设计方法;基于自触发机制并结合有限时间控制的思想,通过设计触发间隔函数、推导并求解线性矩阵不等式(LMI),使得系统在保障稳定性的前提下,系统运动轨迹不会超过一定的界限,并达到所期望H∞性能水平;同时相较于事件触发机制,自触发机制位于系统内部,无需额外硬件设备接收触发信号且只需利用当前的触发状态信息来预测下一触发时刻,在一定程度上进一步降低系统资源成本;此外,利用李亚普诺夫函数对系统稳定性进行了严格分析,并提供一个确保能够防止芝诺现象发生的证明;最后,通过数值仿真、单连杆刚性机器人系统实例仿真两个实验说明所提方法的有效性。     

具有有界时变不确定性的离散时间系统的H∞状态反馈控制

本文对具有有界时变不确定性的离散时间系统的Ｈ∞状态反馈控制问题进行研究。导出了Ｈ∞干扰衰减约束下系统二次稳定的充分条件，给出了一种基于离散代数Ｒｉｃｃａｔｉ方程的带观测器的鲁棒Ｈ∞状态下反馈综合方法。     

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.     

一类函数完全未知的随机非线性系统自适应H∞跟踪控制

针对一类函数完全未知的严格反馈随机非线性系统,提出了一种基于backstepping技术的鲁棒H_∞自适应神经跟踪控制器设计的新方法.该方法可在随机非线性系统是依概率一致最终有界的情况下,保证随机非线性系统H_∞性能指标,且H_∞踪踪控制器容易获得.同时该方法去除了一些文献中神经网络逼近误差需要平方可积的假设.文中使用径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络逼近打包的未知非线性函数.所设计的控制器能够保证闭环系统跟踪误差及其它所有信号都是依概率有界的,且对外界干扰具有鲁棒H∞抑制作用.最后,仿真结果验证了所提方法的有效性和正确性.     

一类随机非线性系统的有限时间H∞控制

本文研究一类随机非线性系统的有限时间H_∞控制问题.考虑闭环系统在有限时间间隔内的瞬态性能和抗干扰能力,对伊藤型随机非线性系统进行了研究.利用Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI)得到了系统满足均方有限时间有界的充分条件,进一步设计了有限时间H_∞控制器,并给出了系统满足均方有限时间有界和相应H_∞性能的充分条件.最后给出了两个例子验证了该方法的有效性和可行性.     

基于神经网络的一类非线性系统自适应H∞控制

基于神经网络提出一种自适应Ｈ∞控制方法。控制器由等效控制器和Ｈ∞控制器两部分组成,用神经网络逼近未知非线性函数,Ｈ∞控制器用于减弱外部及神经网络逼近误差对跟踪误差的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环控制系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络逼近误差对跟踪误差的影响减小到预定的性能指标。     

基于自适应神经网络的一类不确定非线性系统的鲁棒H∞控制

针对一类不确定非线性多输入时变系统，提出了一种新的鲁棒H∞控制方案．通过引入2个自适应神经网络逼近器，提出了一个简化的Hamilton—Jaeobi—like不等式，并据此设计了非线性H∞控制器和匹配不确定项补偿控制器，消除了输入摄动项和估计器最优逼近误差的有界性假设．机器人系统的鲁棒跟踪控制仿真算例证实了所提出控制方案的有效性．     

机械臂轨迹跟踪控制--基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制

针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题,采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络,运用EC-RBF学习算法,采用离线与在线相结合的方法来训练神经网络,一个用来实现对机械臂进行模型辨识,一个用来实现对机械臂轨迹跟踪控制。对二自由度机械臂进行仿真,结果表明,使用该控制方案对机械臂进行轨迹跟踪控制具有较高的控制精度,且因采用EC-RBF学习算法使网络具有更快的训练速度,从而使得控制过程较迅速。     

基于参数不确定机械臂系统的自适应轨迹跟踪控制

针对机械臂系统惯性参数及运动学参数不能准确测量进而影响轨迹跟踪性能的问题,提出一种任务空间自适应轨迹跟踪控制方法,通过定义关节角速度参考误差,并将任务空间的轨迹跟踪误差及运动学参数误差反馈给控制器,以改善系统稳定性,设计电机参数传输矩阵及电机参数自适应率,以抵消电机发热引起参数漂移对跟踪性能影响,并给出了稳定性证明.实验结果表明,该方法能够较好地克服电机参数漂移对跟踪控制性能的影响.     

线性连续时间时滞系统的有限时间有界跟踪控制

研究一类线性连续时间时滞系统的有限时间有界跟踪控制问题.首先,采用预见控制理论中求导的方法构造带有时滞的误差系统,把误差信号的信息包含在误差系统的状态向量中,再将其作为误差系统的输出向量;其次,通过为误差系统设计一个有记忆的状态反馈控制器,把问题转化为研究带有时滞的误差系统的闭环系统输入-输出有限时间稳定问题;再次,借鉴输入-输出有限时间稳定的研究方法和线性矩阵不等式的方法, 通过构造Lyapunov-Krasovskii函数,给出由一组线性矩阵不等式表征的控制器增益矩阵的设计方法,由此得到原系统的一个有限时间有界跟踪控制器;最后,通过一个数值实例验证所设计的控制器的有效性和优越性.     

不确定时变时滞模糊系统的有限时间H∞滤波

研究了一类复杂非线性系统的有限时间H∞滤波问题.针对由Takagi-Sugeno模糊模型描述的复杂非线性系统,同时考虑其存在参数不确定性以及时变时滞的情形,给出系统有限时间有界的充分条件.在一般传统H∞滤波器设计的基础上,结合有限时间有界的概念,导出保证系统在有限时间内,其滤波误差能量小于一个给定上界的H∞滤波器设计方...     

一类时滞广义非线性系统H_∞可靠跟踪控制

讨论一类Lipschitz时滞非线性广义系统的H∞可靠跟踪控制问题.分别给出了执行器失效和传感器失效两种模型下可靠控制器存在的充分条件,使得闭环系统正则无脉冲并且指数稳定,同时系统输出跟踪预先给定的可测参考模型的输出,且满足H∞性能指标,并利用线性矩阵不等式技巧给出了可靠控制器的设计方法.最后给出了一个数值例子,说明了本文所给出方法的有效性.     

基于有限频段的Markov跳变系统有限时间H∞滤波

传统Markov跳变系统H∞滤波方法要求所有子系统对全频域的噪声具有同样的干扰抑制水平,由于没有充分利用噪声的频率信息,导致传统滤波方法可能含有较大的保守性.本文针对特定频段的干扰信号,提出基于有限短时间的H∞滤波器设计方法.在引入有限频段的同时,结合有限短时间稳定理论,提出有限频段以及有限时间两尺度滤波方案,为降低滤波理论的工程保守性提供了思路.仿真结果表明本文所提滤波方法与现有滤波方法相比,具有一定的优越性.     

一类空间机械臂系统的自适应控制与鲁棒控制

讨论载体位置与姿态均不受控制的自由浮动空间机械臂系统的控制问题。基于增广列反馈控制模型,提出当载荷参参数不确定时空间机械臂追踪惯性空间期望轨迹的自适应和鲁棒控制方法,通过仿真运算,证实了方法物有效性。     

非线性系统H∞干扰衰减及其在自适应控制中的应用

研究非线性系统Ｈ∞干扰衰减的无源稳定性理论和微分对策的方法，讨论了该方法在模型部分已知或参数未知的非线性系统控制中的应用，并提出了一种基于鲁棒性设计的自适应控制律。     

机械臂自适应精确时间滑模控制

考虑机械臂中存在的未建模部分、摩擦力、外加干扰,提出一种自适应精确时间滑模控制方法,实现机械臂各关节角的轨迹跟踪.首先对机械臂进行建模,将未建模部分、摩擦力、外加扰动看作集中扰动;其次,设计一种精确时间收敛滑模面,克服传统终端滑模面收敛时间高估的问题,基于此设计全局精确时间收敛滑模控制方法,使得机械臂系统能够在设定时间实现稳定,并在误差收敛后仍具有较强的鲁棒性;接着,设计低通滤波器削减抖振,通过自适应方法估计扰动上界,避免增益的高估;最后,通过仿真实验验证所提出的控制方法能够严格控制机械臂系统的稳定时间,并降低稳态误差,实现机械臂系统的高精度轨迹跟踪控制.     

望远镜影像稳定系统的H∞鲁棒跟踪控制

针对望远镜影像稳定系统中的镜片驱动装置,在分析研究了外力干扰与模型参数不确定性等因素的基础上,针对抖动信号无法事先确定的特点,提出了一种H∞鲁棒跟踪控制策略,将抖动信号等效为一种有界扰动,通过广义系统的H∞状态反馈控制器,克服不确定性扰动的影响,保证系统的鲁棒性。仿真结果表明,该控制方法保证了系统准确地跟踪输入信号,并有效降低了扰动和参数变化对系统性能的影响,提高了镜片驱动装置的伺服性能和鲁棒性。     

不确定机械臂系统的自适应命令滤波反步渐近跟踪控制

研究具有未知参数和外部干扰机械臂的自适应渐近跟踪控制问题,提出一种自适应命令滤波反步策略,利用命令滤波器避免传统反步中对虚拟控制函数的微分计算,并建立误差补偿机制补偿滤波误差.与现有的针对机械臂的命令滤波反步跟踪控制相比,跟踪误差可以渐近收敛到零,并且只需要设计一个自适应参数.最后,通过仿真验证该方案的有效性.