转移概率部分未知的随机Markov 饱和切换系统的非脆弱镇定

研究一类转移概率部分未知的随机Markov饱和切换系统的非脆弱镇定问题. 基于参数依赖型Lyapunov函数, 设计非脆弱状态反馈控制器以保证闭环饱和系统的随机稳定性, 在此基础之上, 通过求解线性矩阵不等式, 得到均方意义下的最大不变吸引域. 数值仿真验证了所提出方法的有效性.

     

不确定非线性多智能体系统的分布式模糊自适应镇定控制

针对一类具有未知非线性和未知参数摄动的非线性多智能体系统, 提出一种分布式模糊自适应镇定控制方法. 基于邻接智能体信息和部分智能体的自身信息, 分别设计静态耦合和动态耦合的分布式模糊自适应控制律. 基于Lyapunov 稳定性理论, 证明了所提出的控制器能使得系统状态最终稳定于原点的邻域内. 仿真实例验证了所提出方法的有效性.

     

模糊输出反馈实现动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦

研究一类单输入单输出动态不确定非线性系统的几乎干扰解耦问题. 首先设计一类新型的模糊高增益观测器估计非线性系统的未知状态; 然后结合自适应模糊backstepping 控制、小增益定理和改变供能函数方法, 给出鲁棒自适应模糊控制器的设计. 所设计的控制器不仅可以保证整个闭环系统在输入到状态实际稳定意义下稳定, 同时抑制了干扰对输出的影响. 仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.

     

不确定切换线性系统状态和未知输入估计方法

针对具有未知输入的不确定切换线性系统, 在平均驻留时间切换下, 讨论其状态和未知输入估计方法. 通过等价变换解耦切换系统的未知输入, 以构造降维切换系统. 进而, 设计切换观测器实现对原系统的状态估计, 并求解具有线性矩阵不等式限制的最优化问题, 得到观测器存在的充分条件. 在基于函数微分数值解方法求得系统输出微分的基础上, 提出一种切换系统未知输入的估计方法. 最后通过一个数值实例验证了所提出方法的有效性.

     

基于视觉反馈的非完整机器人不确定链式系统的指数稳定

研究带有未知参数的非完整移动机器人的镇定问题. 基于已有不确定非完整链式模型, 运用辅助变量法和控制输入法分别设计控制器, 使系统状态指数收敛. 所提出的两种控制器不仅克服了对系统初始状态的限制, 而且具有高度的统一性. 仿真结果验证了两种控制方法的有效性.

     

不确定时变时滞系统的自适应全局鲁棒滑模控制

针对一类存在时变状态时滞的不确定性系统, 基于全程滑模的思想, 引入一种带状态时滞项的积分型滑模面, 以消除趋近模态, 实现全程滑模控制; 基于一种新颖的自由权矩阵时滞转换模型, 采用线性矩阵不等式(LMI) 的方法给出并证明了滑动模态稳定的充分条件, 降低了保守性; 结合自适应控制思想设计出自适应滑模控制器, 克服了不确定性以及时变的时滞影响.

     

基于ELM的一类MIMO仿射非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类多输入多输出(MIMO) 仿射非线性动态系统, 提出一种基于极限学习机(ELM) 的鲁棒自适应神经控制方法. ELM随机确定单隐层前馈网络(SLFNs) 的隐含层参数, 仅需调整网络的输出权值, 能以极快的学习速度获得良好的推广性. 在所提出的控制方法中, 利用ELM逼近系统的未知非线性项, 针对ELM网络的权值、逼近误差及外界扰动的未知上界值分别设计参数自适应律, 通过Lyapunov 稳定性分析可以保证闭环系统所有信号半全局最终一致有界. 仿真结果表明了该控制方法的有效性.

     

基于PI 观测器的奇异摄动系统故障诊断和最优容错控制

针对线性奇异摄动系统, 提出一种基于PI (proportional integral) 观测器的故障诊断和最优容错控制方法. 基于奇异摄动系统相关理论和矩阵变换技术, 给出PI 全维观测器存在的条件, 该观测器可以观测系统的快慢状态和故障系统的状态. 在估测到系统状态的基础上进一步考虑最优性, 应用最优控制理论, 设计状态反馈控制器, 提出基于PI 观测器的故障诊断器和最优容错控制器的设计方法. 最后的数值算例验证了所提出方法的可行性和正确性.

     

广义系统区间观测器设计

对于不确定或者未知输入系统, 常规鲁棒观测器设计对系统和干扰有较多限制条件. 区间观测器对系统具有宽松的前提条件, 且对干扰只要求有界, 因而区间观测器更具有广泛性. 针对离散和连续的广义未知输入系统, 研究区间观测器的设计问题, 通过对离散系统和连续系统进行不同的变换, 将系统转化为易于求取区间观测器系数矩阵的形式; 然后基于相同的参数求取方式, 给出广义系统区间观测器的设计方法. 仿真结果表明了所提出方法的有效性和正确性.

     

网络化切换控制系统故障检测与优化设计

研究存在未知短时延、丢包和系统不确定性的网络化切换控制系统故障检测与时域优化问题. 首先基 于观测器构建残差发生器, 结合Lyapunov 函数方法和平均驻留时间方法分析系统的稳定性, 并以线性矩阵不等式(LMI) 形式给出故障检测滤波器的求解方法; 然后为了改善故障检测系统的性能, 采用后置滤波器对残差信号进行时域优化, 并利用奇偶空间方法给出其最优解; 最后设计并推导出自适应阈值. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

带未知干扰的模块化航天器系统相对轨道的队形控制

基于多智能体系统一致性理论,在有向拓扑结构中对模块化航天器相对轨道的队形控制问题进行研究.考虑与状态相关的未知外部干扰,在存在模块质量不确定性的情形下,基于自适应增益技术,设计仅依赖模块自身及其邻近模块信息的分布式控制算法,并通过Lyapunov稳定性方法证明闭环系统是渐近稳定的.最后在Matlab/Simulink中对6个模块组成的模块化航天器系统的队形进行仿真分析,仿真结果表明所设计的控制律是有效且可行的.     

基于自适应未知输入观测器的非线性动态系统故障诊断

针对以往故障诊断研究中要求故障或故障导数及系统干扰的上界是已知的不足,以及难以同时诊断执行器故障和传感器故障的问题,提出一种自适应未知输入故障诊断观测器,能够同时重构非线性动态系统的执行器故障和传感器故障.首先,利用H_∞性能指标抑制未知输入对故障重构的影响,采用Lyapunov泛函得到观测误差动态系统的稳定性;然后,通过线性矩阵不等式求解观测器增益阵,并实现故障重构;最后,通过直流电机系统的仿真验证了所提出方法的有效性.     

一类未知MIMO非线性离散系统的改进自适应准滑模解耦控制

针对一类带有外部扰动的未知MIMO非线性离散系统,提出一种新型自适应准滑模控制算法.该算法基于非参数动态线性化技术,运用高阶滑模控制的思想实现带有扰动系统的二阶准滑模控制.同时,利用扰动解耦技术,在控制器的设计中引入离散扩张状态观测器(DESO)对系统各回路间的耦合以及数据模型的未建模动态进行补偿,以进一步实现多变量系统的解耦,提升控制品质.理论分析和仿真结果说明了所提出方法的有效性和可行性.     

非匹配不确定离散系统的无抖振积分滑模控制

针对一类非匹配不确定离散系统, 设计一种无抖振离散积分滑模控制器. 为了抑制非匹配不确定性对系统的影响, 采用线性矩阵不等式方法设计一种新型的切换函数和对应的滑模控制律, 并证明了闭环系统的Lyapunov 稳定性. 同时, 引入饱和函数设计控制器, 使系统状态在积分滑模面的某个小邻域内做准滑模运动, 并通过合理选择饱和函数的边界层厚度, 使控制信号不含任何抖振. 理论分析和数值仿真验证了所提出方法的有效性.

     

自治飞艇直接自适应模糊路径跟踪控制

针对具有模型不确定和未知外部干扰的自治飞艇, 提出了直接自适应模糊路径跟踪控制方法. 该方法由路径跟踪控制和自适应模糊控制两部分组成. 首先基于飞艇的平面运动模型设计路径跟踪控制律, 包括制导律计算、偏航角跟踪和速度控制3 部分; 然后构造直接自适应模糊控制器逼近路径跟踪控制律中的不确定项. 稳定性分析证明所设计的控制律能使飞艇跟踪给定的期望路径, 跟踪误差收敛到原点的小邻域内. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于控制系统直接方法的非线性系统预见控制器设计

针对一类非线性离散时间系统给出最优预见控制器设计方法. 首先运用非线性控制系统直接控制方法的思想, 将非线性反馈部分作为形式输入, 使得系统成为“形式上”的线性系统; 然后, 针对该线性系统, 利用最优预见控制的基本方法设计最优预见控制器; 最后, 利用形式输入与实际输入的关系得到非线性离散时间系统的最优预见控制器. 证明了如果形式线性系统满足一定的可镇定和可检测条件, 则闭环系统是渐近稳定的. 数值仿真结果表明了控制器的有效性.

     

时变时滞非线性系统自适应神经网络控制

对于一类具有未知时变时滞和虚拟控制系数的不确定严格反馈非线性系统,基于后推设计提出一种自适应神经网络控制方案.选取适当的Lyapunov-Krasovskii泛函补偿未知时变时滞不确定项.通过构造连续的待逼近函数来解决利用神经网络对未知非线性函数进行逼近时出现的奇异问题.通过引入一个新的中间变量,保证了虚拟控制求导的正确性.仿真算例表明,所设计的控制器能保证闭环系统所有信号是半全局一致终结有界的,且跟踪误差收敛到零的一个邻域内.     

Global adaptive output feedback control for a class of stochastic nonlinear systems with unknown homogeneous growth rates

This article focuses on the adaptive output feedback stabilization for a class of stochastic nonlinear systems whose drift and diffusion terms satisfy homogeneous growth conditions. Since the homogeneous growth rates are unknown, two dynamic gains are coupled into the full-order homogeneous observer. By virtue of adding a power integrator technique and the homogeneity theory, two adaptive laws and a homogeneous output feedback controller are designed. Based on the celebrated nonnegative semimartingale convergence theorem and the general stochastic Barbˇlat's lemma, it is indicated that all the signals of the closed-loop system are bounded almost surely, and all the system states of the closed-loop system converge to origin almost surely. Finally, the effectiveness of the proposed control scheme is verified by means of both numerical and practical examples.