【摘 要】
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传统的控制综合方法通常需要已知系统的模型信息。但在工业过程或实际控制系统中,对象的非线性性质、复杂的干扰及各种不确定性广泛存在。因此,对于模型未知时非线性系统的控
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传统的控制综合方法通常需要已知系统的模型信息。但在工业过程或实际控制系统中,对象的非线性性质、复杂的干扰及各种不确定性广泛存在。因此,对于模型未知时非线性系统的控制综合问题,很多控制理论和方法往往难以使用。本论文主要以模型未知的非线性系统为研究对象,采用模糊逻辑系统和小波神经网络的逼近技术和自适应控制方法,实现系统的滑模控制(Sliding Mode Control,SMC)综合,然后在倒立摆实验系统中验证当系统模型信息未知时,采用智能自适应方法实现滑模控制的应用效果。 首先,基于小波网络(Wavelet Network,WN)万能逼近器构造了小波自适应滑模控制器(Adaptive Wavelet Sliding Mode Control,AWSMC)。对于一类非仿射非线性系统,在系统非线性动态未知但属于L~2空间并满足一定假设条件的情况下,利用小波网络在L~2空间上具有规范正交基分解的特性来构造滑模等价控制部分:构造自适应机构在线地调节小波网络参数,从而就获得了等价控制的在线自适应实现。为了保证逼近误差存在时系统滑模仍然能够满足到达条件,利用简单有效的趋近律形式设计了到达控制项。闭环系统稳定性及鲁棒性通过Lyapunov稳定性理论进行验证。接着,考虑当系统非线性动态未知而且状态不可测时的AWSMC控制器综合问题。对于一类不具有Brunovsky标准型的非线性系统,在能够进行I/S(输入/状态)或I/O (输入/输出)线性化的前提下,先设计基于小波网络的自适应观测器(Adaptive Observer,AO)来获取系统未知的状态信启;再利用Lyapunov方法证明状态观测误差的收敛性;然后系统滑模、SMC控制器等均可设计在观测状态空间上。这样给出了基于小波观测器的自适应滑模控制器综合方法。 其次,对一般仿射非线性系统,提出了两种新的直接模糊自适应滑模控制器(Direct Fuzzy Adaptive Sliding Mode Control,DFASMC)设计方法。第一种丰要针对普通SMC控制中的抖振问题,采用自适应模糊逻辑系统(Adaptive Fuzzy Logic Svstem,AFLS)来逼近实现一般的SMC,而不是直接实现SMC。这样AFLS的低通滤波性能可以滤掉一般SMC中的高频成分,使得控制信号低频而且平滑。第二种丰要针对非线性动态未知时的等价控制计算问题,给出基于AFLS的一步设计方法。一步设计控制器参数和滑模系数,能同时保证滑
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