2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、從控制工程的角度講,系統(tǒng)的最終控制性能既和被控對象有關(guān),又受到控制回路中如執(zhí)行器和傳感器等各種物理器件的性能以及通訊信道性能的影響。一方面,被控對象由于受到系統(tǒng)建模誤差和工作環(huán)境等因素的影響通常具有本質(zhì)非線性和不確定性。另一方面,執(zhí)行器和傳感器往往存在非光滑、非線性約束特性。當(dāng)控制信號和輸出信號經(jīng)過這些約束環(huán)節(jié)時,就會引起系統(tǒng)性能惡化甚至出現(xiàn)系統(tǒng)失穩(wěn)現(xiàn)象。此外,通訊信道受到網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制,控制信號在傳輸之前進行量化在所難免,由此產(chǎn)生的量

2、化誤差同樣會對系統(tǒng)控制性能造成極大的負(fù)面影響。
  鑒于此,本文以backstepping技術(shù)為框架,以模糊邏輯系統(tǒng)作為函數(shù)逼近器,系統(tǒng)地研究具有輸入輸出約束特性的非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)控制問題。本文共分六章。第一章概述具有輸入輸出約束的非線性系統(tǒng)研究現(xiàn)狀。從第二章開始,主要研究內(nèi)容從五個部分展開,每一部分作為一章。
  第二章針對具有未建模動態(tài)和動態(tài)干擾的非線性系統(tǒng),提出了一種直接自適應(yīng)模糊輸出反饋控制方案。在設(shè)計過程中,引入

3、一個線性狀態(tài)觀測器來估計系統(tǒng)狀態(tài),采用模糊邏輯系統(tǒng)(Fuzzy Logic Systems,F(xiàn)LS)逼近未知的虛擬控制信號,結(jié)合反步遞推方法設(shè)計了一種自適應(yīng)模糊控制器,借助小增益定理證明了閉環(huán)系統(tǒng)的輸入-狀態(tài)穩(wěn)定性。該控制方案放寬了以往文獻中對動態(tài)干擾項的強假設(shè)條件,并通過在線估計模糊邏輯系統(tǒng)權(quán)向量的范數(shù),減少了在線調(diào)節(jié)的自適應(yīng)參數(shù)個數(shù),從而加快了自適應(yīng)控制算法的在線運行效率。
  第三章充分考量復(fù)雜工作環(huán)境下執(zhí)行器死區(qū)的不確定性

4、和攝動特性,創(chuàng)新性地提出了一種模糊死區(qū)模型,以研究具有不確定死區(qū)輸入的非線性系統(tǒng)的跟蹤控制問題。結(jié)合模糊集理論和集成控制思想,首先,針對具有不可測量狀態(tài)和模糊死區(qū)輸入的嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng),提出了一種自適應(yīng)綜合控制設(shè)計方案。該方案保證了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和跟蹤性能。接著,研究了具有模糊死區(qū)輸入的未建模動態(tài)非線性系統(tǒng)的跟蹤控制問題,利用輔助動態(tài)信號控制未建模動態(tài),結(jié)合集成控制思想和動態(tài)表面(DSC)技術(shù),設(shè)計了新穎的自適應(yīng)控制器。
  

5、第四章針對實際控制系統(tǒng)中執(zhí)行器磁滯方向容易發(fā)生跳變的情況,提出了變方向的Bouc-wen磁滯模型。基于該磁滯模型,研究了具有磁滯輸入的隨機純反饋非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)跟蹤控制問題。在引理5.1的基礎(chǔ)上,通過引入一個輔助虛擬控制器并利用Nussbaum函數(shù)的性質(zhì),在隨機非線性系統(tǒng)中解決了磁滯輸入變方向的難題,結(jié)合backstepping技術(shù),提出了一種新穎的自適應(yīng)模糊控制設(shè)計方案。與已有的磁滯輸入問題的研究工作相比,本章所考慮的系統(tǒng)更具一般性

6、,從而擴展了磁滯輸入問題的應(yīng)用范圍。
  第五章為抵消輸出傳動裝置中的非線性環(huán)節(jié)對系統(tǒng)性能的負(fù)面影響,研究了具有未知輸出死區(qū)的嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng)的跟蹤控制問題。一方面,現(xiàn)有的輸出非線性研究工作都集中在線性系統(tǒng)或者滿足匹配條件的非線性系統(tǒng)的鎮(zhèn)定問題上,其方法難以控制比較復(fù)雜的非線性系統(tǒng)(如嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng))的跟蹤控制問題。另一方面,實際系統(tǒng)中的狀態(tài)變量常常難以獲得,這導(dǎo)致以往包含了部分或全部狀態(tài)變量的backstepping設(shè)計方

7、案也不能直接用來控制該類系統(tǒng)。本文通過建立狀態(tài)的非線性函數(shù)與輸出之間的關(guān)系,引入一個Nussbaum函數(shù)和輔助虛擬控制器,提出了一種全新的控制器設(shè)計方法,解決了這類復(fù)雜系統(tǒng)的跟蹤控制問題。
  第六章考慮到量化反饋控制在數(shù)字控制、網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)等領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用,研究了具有輸入量化約束的隨機非線性系統(tǒng)的性能控制問題。首先,利用磁滯類量化器的扇形有界性質(zhì)提出了量化器輸出的一種新的非線性分解策略,該策略克服了以往線性分解策略中擾動項的

8、界不好確定的問題。接著,運用這種非線性分解策略,提出了一種新的自適應(yīng)模糊控制方案,解決了具有輸入量化的隨機嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng)的跟蹤控制問題。該方案通過在線學(xué)習(xí)機制補償了量化誤差,不需要系統(tǒng)和量化器參數(shù)滿足強的假設(shè)條件,從而在有限通訊頻率下仍能保證系統(tǒng)的跟蹤性能。然后,充分考量未建模動態(tài)對量化反饋非線性系統(tǒng)的負(fù)面影響,研究了具有量化輸入約束的未建模動態(tài)隨機非線性系統(tǒng)的鎮(zhèn)定問題。結(jié)合反步遞推技術(shù)和小增益方法,提出了全新的自適應(yīng)模糊控制方案,

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