基于观测器的受扰多项式系统H∞输出跟踪控制

考虑一类受到外部扰动影响的多项式系统在状态不完全可测情况下的H_∞输出跟踪控制问题.首先,综合前馈-反馈复合控制思想,设计基于观测器的输出跟踪控制器,其中反馈镇定控制器用于保证闭环系统稳定,前馈补偿控制器用以实现对参考模型输出信号的跟踪;然后,提出具有输出反馈结构的跟踪控制方法,其优势在于实现了分离原则,可单独设计观测器和控制器,降低计算复杂度;接着,利用依赖全状态的齐次多项式Lyapunov函数导出使得闭环系统渐近稳定且满足H_∞跟踪性能的充分条件,借助多项式平方和凸优化技术可直接求得相应的观测器和控制器;最后,通过数值仿真实例验证所提出设计方法的有效性和优越性.     

基于遗传算法的输出反馈动态面优化控制

针对一类只有输出信号可测且非线性项含不可测状态的不确定系统,基于输入信号置换思想构建了神经网络状态观测器,结合动态面理论设计了输出反馈自适应控制方案。通过理论分析确定了控制律参数选取范围,保证了闭环控制系统所有信号半全局一致终结有界; 利用遗传算法提出一种参数寻优策略,选取了最优的输入初始值和控制律参数,解决了控制冲击问题,提高了跟踪精度。     

增长率为输出的未知多项式非线性系统的全局输出反馈跟踪

本文研究了一类增长线性地依赖于不可测状态非线性系统的输出反馈自适应实用跟踪问题.很不同的是,本文所研究系统的增长率是输出的未知多项式(系数未知、幂次已知),且关于被跟踪参考信号的假设相当弱(仅本身和其导数为已知的),为解决该问题,通过灵活采用通用控制和死区的思想和方法,引入了带有新型动态增益的观测器来重构不可测的系统状态,进而构造了自适应输出反馈跟踪控制器.可以证明,当控制器中的设计参数适当选取时,闭环系统所有状态有界,并且跟踪误差趋于事先给定的充分小的区域.数值仿真说明了所提方法的有效性.     

一类不确定非线性系统自适应输出反馈跟踪控制的新结果

研究了一类不确定非线性系统的自适应输出反馈实际跟踪控制问题. 解决该控制问题的困难主要源于此类系统控制系数不确定, 并具有依赖于不可测状态的增长且其增速是关于输出的多项式函数. 首先, 通过推广现有的K–滤波器, 引入了新的动态高增益K–滤波器, 并基于此构造了状态观测器. 然后, 应用反推技术, 成功的设计了系统的自适应输出反馈跟踪控制器. 主要结果表明, 通过设计参数的适当选择, 所构造的控制器能保证闭环系统的所有状态全局有界, 并且当时间足够大时, 跟踪误差收敛到零点的既定小邻域内.     

基于观测器的轮式移动机器人路径跟踪控制

研究基于状态观测器的轮式移动机器人的路径跟踪控制问题.首先简要回顾了基于状态反馈的移动机器人的路径跟踪控制问题;进而通过适当的状态变换将移动机器人模型转换为合适的形式,并在移动机器人的位置可以测量的情况下设计了一种可保证状态观测误差指数收敛的状态观测器;最后结合状态反馈路径跟踪控制器和所设计的观测器得到了一种基于观测器的路径跟踪控制器,该控制器可以保证移动机器人的运动轨迹指数收敛到期望路径上.仿真结果证实了所提出的基于观测器的路径跟踪控制器的有效性.     

含未建模动态的非线性系统输出反馈DSC设计

针对一类含有未建模动态和未知控制增益符号的非线性系统,提出了一种输出反馈自适应跟踪控制方案.首先利用Kreisselmeier观测器实现了不可测状态的估计,在此基础上以回归设计方式设计了输出反馈动态面控制系统,通过引入Nussbaum函数解决了控制方向未知问题.该方案解克服了传统反推控制方法中的微分爆炸现象,并且所有未...     

基于ADP的一类未知非线性系统事件触发输出反馈最优控制

针对一类未知非线性系统,提出基于ADP(Adaptive Dynamic Programming)的事件触发输出反馈最优控制策略,此方法只用到了系统的输出量。考虑到系统内部状态量无法测量和系统模型难以获得的问题,设计神经网络状态观测器来估计系统的不可测状态量并通过输出信息重构了系统的内部状态。在获得系统的未知动态和状态量信息后,设计结合事件触发技术的ADP输出反馈最优控制策略。通过Lyapunov理论推导了神经网络观测器和评估网络的权值更新率,并且证明了闭环控制系统的稳定性。通过仿真实验验证了该控制方法的有效性。     

一类Lipschitz 非线性切换系统基于观测器的 H∞ 输出跟踪控制

针对一类Lipschitz非线性切换系统,研究基于观测器的H∞输出跟踪控制问题.借助微分中值定理,将Lipschitz非线性切换系统转化为线性参数切换系统.当状态变量不可测或不易测时,利用多Lyapunov函数方法,同时设计观测器、基于观测器的跟踪控制器和滞后切换信号,使得系统满足H∞输出跟踪性能.最后通过仿真例子表明了设计方法的有效性.     

基于神经网络观测器的船舶轨迹跟踪递归滑模 动态面输出反馈控制

针对三自由度全驱动船舶速度向量不可测问题,考虑船舶模型参数和外部环境扰动均未知的情况,提出一种基于神经网络观测器的船舶轨迹跟踪递归滑模动态面输出反馈控制方法.该方法设计神经网络自适应观测器估计船舶速度向量,且利用神经网络逼近模型参数不确定项,综合考虑船舶位置和速度误差之间关系构造递归滑模面,再采用动态面控制技术设计轨迹跟踪控制律和参数自适应律,并引入低频增益学习方法消除外界扰动导致的高频振荡控制信号.选取李雅普诺夫函数证明了该控制律能够保证轨迹跟踪闭环系统内所有信号的一致最终有界性.最后,基于一艘供给船进行仿真验证,结果表明,船舶轨迹跟踪响应速度快,所设计控制器对系统模型参数摄动及外界扰动具有较强的鲁棒性.     

固定和切换拓扑下多智能体系统二分容错状态一致性研究

针对具有传感器故障的连续时间线性领导-跟随多智能体系统,研究了固定和切换拓扑下的二分容错状态一致性问题。首先,考虑不存在传感器故障的情况,提出了一种基于状态反馈的分布式二分一致性控制协议;其次,考虑存在传感器故障和状态不可测的情况,根据邻居交互信息构造新型分布式状态和故障观测器,并提出了基于输出反馈的分布式二分容错一致性控制协议;最后,进一步考虑通信拓扑发生切换的情况,提出了一种基于观测器的输出反馈二分容错一致性控制协议。理论分析和仿真算例均验证了不同情况下提出的分布式控制策略能够消除传感器故障带来的不良影响,同时,可实现预期的二分状态一致。     

状态约束下连铸结晶器振动位移系统的抗干扰控制

针对伺服电机驱动的连铸结晶器振动位移系统中存在的机械加工精度误差、摩擦非线性等不确定性和负载转矩扰动等问题,考虑伺服电机单方向变速转动产生的状态约束,提出了一种基于切换函数的抗干扰控制方案。首先,针对系统中状态约束且不可测及前向通道含有非线性周期函数（近似正弦函数,逆解非唯一）传递关系的问题,通过建立偏心轴转角误差与结晶器振动位移之间的函数关系,解决系统自身的状态约束问题。其次,针对系统存在的不确定性和负载转矩扰动问题,设计切换函数重构系统中存在的整体不确定性,通过扩张状态观测器对整体不确定性进行估计,将估计值与滑模控制方法相结合设计输出反馈控制器,实现结晶器振动位移的跟踪控制。最后,通过Lyapunov理论证明了控制系统的稳定性,通过仿真验证了本文所提方法的有效性。     

严格反馈非线性系统的自适应神经网络输出反馈控制

基于非线性反馈函数,文章设计神经网络状态观测器,解决一类非线性系统的输出反馈控制问题.非线性反馈神经网络观测器在系统存在不确定性函数的情况下实时估计系统状态.利用所获得的状态信号,设计了自适应神经网络动态面控制器,同时保证了闭环系统的稳定性和所有信号的有界性.通过调节设计参数的取值能够达到期望的闭环跟踪性能.数值仿真表明,所设计的状态观测器不需要对原系统做状态变换,能够克服输出反馈滑模控制器带来的抖震问题.     

轮式移动机器人的位置量测输出反馈轨迹跟踪控制

针对机器人的姿态角难以精确测量的困难,本文研究基于位置测量的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题.首先提出一种利用机器人的位置信息估计其姿态角的降维状态观测器,当机器人的线速度严格大于零时,可保证姿态角观测误差的指数收敛.然后给出一种新的状态反馈轨迹跟踪控制律,当参考轨迹满足一定的激励条件时,可以保证机器人的线速度严格大于零且跟踪误差全局渐近收敛.进一步结合姿态角观测器和状态反馈控制律,得到一种输出反馈轨迹跟踪控制算法.理论分析表明,当参考轨迹满足一定的激励条件时,所提出的输出反馈控制算法可以保证跟踪误差的全局渐近收敛.最后对所提出的姿态角观测器、状态反馈和输出反馈轨迹跟踪控制算法进行了仿真验证,证实了算法的有效性,并且当存在位置测量误差时,所提出的输出反馈轨迹跟踪控制算法仍可以保证机器人对参考轨迹的实际跟踪.     

单向通信拓扑领航者动态未知线性多智能体系统的协同迭代学习控制

研究单向通信拓扑领航者动态未知线性多智能体系统的协同跟踪问题.基于邻居的相对状态信息,设计了分布式迭代学习控制律实现对领航者的协同跟踪控制,采用Lyapunov-Krasovskii函数分析闭环系统的稳定性与收敛性.进而,将状态反馈结论拓展到输出反馈,通过构造局部观测器估计不可量测的状态信息,采用估计的相对状态信息设计了分布式迭代学习控制器.对于以上两种情形,多智能体系统在通讯拓扑含有生成树的条件下能够实现与领航者的状态同步,同时,所设计的分布式迭代学习律能够对领航者未知输入进行精确估计.仿真实例验证了所提方法的有效性.     

离散时间部分状态反馈模型参考自适应控制

本文针对线性不确定性系统, 给出了部分状态反馈直接模型参考自适应控制设计方案以及详细的系统稳 定性、输出跟踪性能分析. 控制器设计基于降维观测器和参数化方法. 此方案采用反馈控制, 反馈信号不仅仅依赖 全状态信息或者输出信号, 而是任意不超过系统维数的可测信号. 因此, 部分状态反馈控制是包含状态反馈、输出 反馈控制的新的控制方案, 缓解了状态反馈对状态信息的限制, 降低了输出反馈控制结构的复杂性. 通过引入辅助 信号, 本文证明了输出匹配条件的存在性、所有闭环系统信号的有界性以及渐近输出跟踪性能. 仿真结果验证了该 方案的有效性.     

基于极值搜索算法的一类多输入多输出非仿射型非线性系统输出跟踪控制

针对一类状态不可测的多输入多输出非仿射型非线性系统, 提出了基于极值搜索算法的输出跟踪控制方法. 此方法无需设计系统状态观测器, 仅利用系统的输出量和极值搜索向量形成控制律. 应用平均化理论分析平均化系统的稳定性, 然后利用奇异值扰动方法, 证明了所提出的控制方法可以保证闭环系统的稳定性和输出跟踪误差的收敛性. 仿真结果验证了本文方法的有效性.     

基于神经网络的一类非线性系统自适应输出跟踪

针对一类未知非线性系统,提出了一种输出反馈控制方法.首先,在假设系统状态已 知情况下设计状态反馈控制器,实现跟踪性能;然后,在系统状态不完全可测的情况下,通过 设计高增益观测器对系统的状态进行估计,实现输出反馈控制器设计,证明了所设计的输出 反馈控制器可以获得状态反馈控制器的性能.     

不确定非线性系统自适应动态事件触发输出反馈镇定

本文研究了一类不确定非线性系统的动态事件触发输出反馈镇定问题. 显著不同的是系统具有依赖于不可测状态的增长且增长率为输出的未知多项式. 尽管已有一些连续自适应控制器, 但需要巧妙融合非线性状态观测器、系统未知性的动态补偿以及非线性的抵御, 因此这些控制器具有一定的脆弱性, 不能平凡地拓展到不连续情形 (采样误差导致). 为此, 首先通过引入动态高增益和基于高增益的观测器来分别抵御未知增长率和重构系统不可测状态. 进而, 意识到静态事件触发机制的无效性, 通过引入动态事件触发机制, 成功设计出了事件触发输出反馈控制器, 确保了系统状态的全局有界性和收敛性. 数值仿真验证了所设计控制器的有效性.     

不确定非线性系统自适应动态事件触发输出反馈镇定（英文）

本文研究了一类不确定非线性系统的动态事件触发输出反馈镇定问题.显著不同的是系统具有依赖于不可测状态的增长且增长率为输出的未知多项式.尽管已有一些连续自适应控制器,但需要巧妙融合非线性状态观测器、系统未知性的动态补偿以及非线性的抵御,因此这些控制器具有一定的脆弱性,不能平凡地拓展到不连续情形(采样误差导致).为此,首先通过引入动态高增益和基于高增益的观测器来分别抵御未知增长率和重构系统不可测状态.进而,意识到静态事件触发机制的无效性,通过引入动态事件触发机制,成功设计出了事件触发输出反馈控制器,确保了系统状态的全局有界性和收敛性.数值仿真验证了所设计控制器的有效性.     

基于降阶扩张状态观测器的重复控制系统设计

针对一类含有非匹配状态相关不确定性和外界干扰的伺服系统,提出一种基于降阶扩张状态观测器的重复控制方法,通过对不确定性和扰动进行实时估计和主动补偿,实现对周期性参考输入信号的高精度跟踪.首先,利用系统可测输出和控制输入信号设计降阶扩张状态观测器,对系统的不可测状态以及包含不确定性和外界干扰的总扰动进行估计;其次,通过选择...