两类高阶不确定非线性系统的鲁棒渐近跟踪控制问题研究

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由于非线性系统在实际应用中相较线性系统描述性功能更直观,更能满足实际操作中的条件限制以及工业生产系统复杂化控制的准确表达,从而在机器人系统、生物环境科学以及计量经济学等相关领域有诸多实际需求和应用,成为控制理论领域研究的焦点.但非线性系统往往具有被控对象复杂、信息化需求和控制精度要求高的特点,工业系统中除了具有不能反馈线性化的显著特点外,还具有未知的控制系数、不可测的状态和强非线性同时存在等多种干扰情况.例五自由度机器人、平流层飞艇系统等的控制设计中传感器和噪音的影响使得部分状态变量不可测,增加了跟踪控制过程的难度.研究系统具有多种不确定性同时存在时的动态特性,并实现多种不确定的条件下非线性系统的扰动抑制显得十分重要.本文尝试研究高阶不确定非线性系统的渐近跟踪和扰动抑制的若干控制问题.主要研究内容分为以下两个方面:一、高阶不确定非线性系统的自适应渐近跟踪控制设计本部分研究了具有未知时变信号的高阶不确定非线性系统的渐近跟踪控制.提出了一种新的通用自适应跟踪控制策略,能够将增加幂次积分方法、自适应技术以及一系列代数变换相结合实现渐近跟踪性能.与传统的跟踪控制策略相比,所提出的控制方法保证了高阶非线性系统输出实现渐近收敛到零,跟踪误差不再被限制在一个时变的紧集中,在确保闭环系统中的所有信号都是有界的同时,控制器具有足够的能力对系统未知量、虚拟控制系数和参数不确定性进行补偿.最后通过仿真算例验证了理论结果的可行性和有效性.二、带扰动的高阶不确定非线性系统的鲁棒自适应控制设计本部分针对一类高阶不确定非线性系统,探讨了当系统存在外部信号干扰时如何实现渐近跟踪的控制问题.借助于增加幂次积分方法和自适应技术,通过定义恰当的未知参数和在自适应控制设计迭代步骤中引入调节函数,提出了一种新的通用自适应鲁棒控制策略,该策略可以在连续的自适应补偿过程中处理系统外部信号干扰和参数的各种不确定性.与传统的控制策略相比,构造出的鲁棒控制策略保证了所有状态是一致有界的,保持系统的跟踪误差渐近收敛到零,同时还能实现对系统外部扰动带来的不确定性进行控制.通过仿真实例验证了理论结果的可行性和有效性.
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