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1、近二十年來(lái),非線性控制理論一直是自動(dòng)化控制領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)課題之一,尤其是基于Backstepping方法的非線性控制策略已經(jīng)取得了重大進(jìn)展,但仍然有很多問(wèn)題有待于進(jìn)一步探索和研究。本論文以Backstepping方法為基本工具,重點(diǎn)研究該方法在其它非線性控制領(lǐng)域中的推廣,結(jié)合自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近理論、時(shí)滯泛函微分方程穩(wěn)定性理論、關(guān)聯(lián)大系統(tǒng)分散控制理論、隨機(jī)微分方程穩(wěn)定性理論、及時(shí)變系統(tǒng)的學(xué)習(xí)控制理論,對(duì)幾類非線性系統(tǒng)的狀態(tài)反饋控制和輸出反
2、饋控制問(wèn)題進(jìn)行了研究。其主要工作概括如下: 1.引入了一種信號(hào)置換新方法。在控制器設(shè)計(jì)過(guò)程中,當(dāng)系統(tǒng)信號(hào)無(wú)法測(cè)量或無(wú)法利用時(shí),例如時(shí)滯系統(tǒng)控制設(shè)計(jì)中無(wú)法測(cè)量的時(shí)滯狀態(tài)或輸出信號(hào)、分散控制策略中不能利用的關(guān)聯(lián)信號(hào)等,考慮到系統(tǒng)最終將跟蹤給定的參考信號(hào),因此采用參考信號(hào)置換這些不能獲得的信號(hào),然后采用自適應(yīng)魯棒技術(shù)處理置換誤差,從而實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)。論文的大部分工作都是基于這種方法展開的。 2.針對(duì)一類具有下三角結(jié)構(gòu)的非線性狀態(tài)
3、時(shí)滯系統(tǒng),在系統(tǒng)非線性函數(shù)滿足Lipschitz條件下,采用Backstepping和信號(hào)置換方法,通過(guò)構(gòu)造一個(gè)Lylapunov-Krasovskii泛函,設(shè)計(jì)了時(shí)滯依賴的狀態(tài)反饋和輸出反饋兩種跟蹤控制方案。這兩種方案都能確保閉環(huán)系統(tǒng)所有信號(hào)一致有界,并且跟蹤誤差漸近收斂于零。 3.將現(xiàn)有的自適應(yīng)Backstepping神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論延伸到了非線性時(shí)滯系統(tǒng)。首先,針對(duì)狀態(tài)可測(cè)且具有嚴(yán)格反饋形式的非線性時(shí)滯系統(tǒng),基于信號(hào)置換方
4、法和線性參數(shù)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近理論,設(shè)計(jì)了一種新型的時(shí)滯依賴的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案。然后,將自適應(yīng)Backstepping神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論進(jìn)一步延伸到具有輸出反饋形式的非線性時(shí)滯系統(tǒng)。所設(shè)計(jì)的控制方案均能確保跟蹤誤差在均方根意義下收斂到零點(diǎn)的一個(gè)小殘集。 4.將現(xiàn)有的自適應(yīng)Backstepping神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論延伸到了非線性關(guān)聯(lián)大系統(tǒng)。假設(shè)各子系統(tǒng)控制器預(yù)先獲得了所有子系統(tǒng)的參考信號(hào)信息,基于信號(hào)置換方法,即利用參考信號(hào)代替關(guān)聯(lián)
5、輸出信號(hào),在狀態(tài)可測(cè)和狀態(tài)不可測(cè)兩種情況下,分別針對(duì)兩類非線性系統(tǒng),設(shè)計(jì)了兩種自適應(yīng)分散控制方案。通過(guò)調(diào)節(jié)設(shè)計(jì)參數(shù),可以確保各子系統(tǒng)的跟蹤誤差實(shí)現(xiàn)任意跟蹤精度。 5.針對(duì)一類P奇數(shù)冪隨機(jī)非線性系統(tǒng),采用增加一個(gè)冪積分方法,研究了其狀態(tài)反饋鎮(zhèn)定問(wèn)題,通過(guò)構(gòu)造一個(gè)高次Lyapunov函數(shù),證明了所設(shè)計(jì)的鎮(zhèn)定算法使得閉環(huán)系統(tǒng)在概率意義下漸近穩(wěn)定。 6.針對(duì)時(shí)滯非線性輸出反饋系統(tǒng)和隨機(jī)非線性輸出反饋系統(tǒng),提出了一種非線性系統(tǒng)智能
6、Backstepping控制與分析簡(jiǎn)化的Backstepping神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鎮(zhèn)定方法。僅采用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償所有的未知非線性函數(shù),從而控制器結(jié)構(gòu)更加簡(jiǎn)化。所提出的控制方案分別保證了這兩類閉環(huán)系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性能。 7.研究了周期時(shí)變參數(shù)非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)跟蹤控制問(wèn)題。針對(duì)帶有周期時(shí)變參數(shù)和周期時(shí)變時(shí)滯的非線性參數(shù)化系統(tǒng),提出了一種周期學(xué)習(xí)控制方案,通過(guò)構(gòu)造Lyapunov-Krasovskii泛函型復(fù)合能量函數(shù),證明了系統(tǒng)輸出在L2T范數(shù)
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