非线性时变系统的自适应事件触发控制
这是一篇关于自适应控制,事件触发控制,反步法,分布式优化控制,非线性时变系统的论文, 主要内容为非线性时变系统同时含有非线性项和时变参数,具有复杂的非线性时变动态特性,是具有一般意义的动力学系统,广泛存在于航空航天、工业、医学等学科领域。此外,随着计算机和网络技术在控制系统中的广泛应用,如何降低网络控制系统的信号传输频率是当前控制理论研究的一个重要问题。基于此,本文利用自适应控制方法、反步递推技术、事件触发控制以及界估计方法,解决了非线性时变系统的自适应事件触发控制问题。根据李雅普诺夫稳定性理论以及MATLAB仿真实验,证明了所设计的控制算法的可行性。具体研究内容可概括如下:(1)针对一类非线性时变系统,考虑了基于预设性能的自适应事件触发渐近跟踪控制问题。通过引入性能函数,可以确保系统对给定参考信号的跟踪误差在指定性能边界内的收敛性,并利用界估计方法有效处理了系统的时变不确定项。所提出的控制方法不仅保证了规定的跟踪性能,而且减轻了通信负担。此外,通过构造合适的光滑积分函数,使得跟踪误差可以收敛到零。最后,通过一个数值例子验证了结论:闭环系统的所有信号都是有界的,同时能实现零误差跟踪性能。(2)针对一类互联非线性时变系统,提出了一种基于事件触发的分散自适应有限时间跟踪控制方法。将事件触发控制和有限时间控制相结合,设计了事件触发自适应有限时间跟踪控制器。所设计的控制器不仅保证了在有限时间内收敛,而且节省了控制器到执行器之间的通信资源。此外,动态面技术的引入解决了设计过程中对虚拟控制信号的反复求导引起的复杂性爆炸问题。最后,通过利用一个倒立摆系统的仿真实验,并与非有限时间控制器的控制效果进行比较,证明了有限时间跟踪控制方案的有效性,在降低资源消耗的同时也能获得令人满意的性能。(3)针对一类具有未知时变参数的非线性系统,探讨了基于事件的分布式自适应优化问题。该问题的典型设置是每个智能体都被分配一个相应的局部目标函数。控制目标是开发一种分布式优化算法,使智能体的输出与全局最优解达成一致。为了实现这一目标,我们提出了一种三阶段的分布式自适应优化策略。首先,为每个智能体建立相应的辅助系统,在线估计全局最优解。然后,将估计的最优解发送到预滤波器,生成备选估计及其高阶导数。最后,以预滤波器的输出作为参考信号,针对具有未知时变参数的高阶非线性系统设计了反步控制器,使实际系统输出能够渐近收敛到期望输出。通过一个二阶数值系统的仿真实验,验证了所开发的控制算法不仅能够排除芝诺行为,而且可以实现精确的全局一致优化。
非线性时变系统的自适应事件触发控制
这是一篇关于自适应控制,事件触发控制,反步法,分布式优化控制,非线性时变系统的论文, 主要内容为非线性时变系统同时含有非线性项和时变参数,具有复杂的非线性时变动态特性,是具有一般意义的动力学系统,广泛存在于航空航天、工业、医学等学科领域。此外,随着计算机和网络技术在控制系统中的广泛应用,如何降低网络控制系统的信号传输频率是当前控制理论研究的一个重要问题。基于此,本文利用自适应控制方法、反步递推技术、事件触发控制以及界估计方法,解决了非线性时变系统的自适应事件触发控制问题。根据李雅普诺夫稳定性理论以及MATLAB仿真实验,证明了所设计的控制算法的可行性。具体研究内容可概括如下:(1)针对一类非线性时变系统,考虑了基于预设性能的自适应事件触发渐近跟踪控制问题。通过引入性能函数,可以确保系统对给定参考信号的跟踪误差在指定性能边界内的收敛性,并利用界估计方法有效处理了系统的时变不确定项。所提出的控制方法不仅保证了规定的跟踪性能,而且减轻了通信负担。此外,通过构造合适的光滑积分函数,使得跟踪误差可以收敛到零。最后,通过一个数值例子验证了结论:闭环系统的所有信号都是有界的,同时能实现零误差跟踪性能。(2)针对一类互联非线性时变系统,提出了一种基于事件触发的分散自适应有限时间跟踪控制方法。将事件触发控制和有限时间控制相结合,设计了事件触发自适应有限时间跟踪控制器。所设计的控制器不仅保证了在有限时间内收敛,而且节省了控制器到执行器之间的通信资源。此外,动态面技术的引入解决了设计过程中对虚拟控制信号的反复求导引起的复杂性爆炸问题。最后,通过利用一个倒立摆系统的仿真实验,并与非有限时间控制器的控制效果进行比较,证明了有限时间跟踪控制方案的有效性,在降低资源消耗的同时也能获得令人满意的性能。(3)针对一类具有未知时变参数的非线性系统,探讨了基于事件的分布式自适应优化问题。该问题的典型设置是每个智能体都被分配一个相应的局部目标函数。控制目标是开发一种分布式优化算法,使智能体的输出与全局最优解达成一致。为了实现这一目标,我们提出了一种三阶段的分布式自适应优化策略。首先,为每个智能体建立相应的辅助系统,在线估计全局最优解。然后,将估计的最优解发送到预滤波器,生成备选估计及其高阶导数。最后,以预滤波器的输出作为参考信号,针对具有未知时变参数的高阶非线性系统设计了反步控制器,使实际系统输出能够渐近收敛到期望输出。通过一个二阶数值系统的仿真实验,验证了所开发的控制算法不仅能够排除芝诺行为,而且可以实现精确的全局一致优化。
非线性时变系统的自适应事件触发控制
这是一篇关于自适应控制,事件触发控制,反步法,分布式优化控制,非线性时变系统的论文, 主要内容为非线性时变系统同时含有非线性项和时变参数,具有复杂的非线性时变动态特性,是具有一般意义的动力学系统,广泛存在于航空航天、工业、医学等学科领域。此外,随着计算机和网络技术在控制系统中的广泛应用,如何降低网络控制系统的信号传输频率是当前控制理论研究的一个重要问题。基于此,本文利用自适应控制方法、反步递推技术、事件触发控制以及界估计方法,解决了非线性时变系统的自适应事件触发控制问题。根据李雅普诺夫稳定性理论以及MATLAB仿真实验,证明了所设计的控制算法的可行性。具体研究内容可概括如下:(1)针对一类非线性时变系统,考虑了基于预设性能的自适应事件触发渐近跟踪控制问题。通过引入性能函数,可以确保系统对给定参考信号的跟踪误差在指定性能边界内的收敛性,并利用界估计方法有效处理了系统的时变不确定项。所提出的控制方法不仅保证了规定的跟踪性能,而且减轻了通信负担。此外,通过构造合适的光滑积分函数,使得跟踪误差可以收敛到零。最后,通过一个数值例子验证了结论:闭环系统的所有信号都是有界的,同时能实现零误差跟踪性能。(2)针对一类互联非线性时变系统,提出了一种基于事件触发的分散自适应有限时间跟踪控制方法。将事件触发控制和有限时间控制相结合,设计了事件触发自适应有限时间跟踪控制器。所设计的控制器不仅保证了在有限时间内收敛,而且节省了控制器到执行器之间的通信资源。此外,动态面技术的引入解决了设计过程中对虚拟控制信号的反复求导引起的复杂性爆炸问题。最后,通过利用一个倒立摆系统的仿真实验,并与非有限时间控制器的控制效果进行比较,证明了有限时间跟踪控制方案的有效性,在降低资源消耗的同时也能获得令人满意的性能。(3)针对一类具有未知时变参数的非线性系统,探讨了基于事件的分布式自适应优化问题。该问题的典型设置是每个智能体都被分配一个相应的局部目标函数。控制目标是开发一种分布式优化算法,使智能体的输出与全局最优解达成一致。为了实现这一目标,我们提出了一种三阶段的分布式自适应优化策略。首先,为每个智能体建立相应的辅助系统,在线估计全局最优解。然后,将估计的最优解发送到预滤波器,生成备选估计及其高阶导数。最后,以预滤波器的输出作为参考信号,针对具有未知时变参数的高阶非线性系统设计了反步控制器,使实际系统输出能够渐近收敛到期望输出。通过一个二阶数值系统的仿真实验,验证了所开发的控制算法不仅能够排除芝诺行为,而且可以实现精确的全局一致优化。
复杂非线性系统的神经自适应预设性能控制
这是一篇关于预设性能控制,空间坐标变换,纯反馈非线性系统,反步法,RBFNN的论文, 主要内容为随着科技进步,在各类实际系统中,人们对控制任务过程的暂态性能需求越来越高,传统控制方法已越来越难满足当前系统的需要,因此与预设性能控制相关的研究越来越受到关注。虽然预设性能控制研究目前也有了很多优秀的成果,但对系统函数可参数化分解的情形很难得出零稳态误差的控制结果。此外,不少预设性能控制对于初始状态具有保守的前提条件的,对于初始状态不同往往需要更换预设性能控制算法,这也使得很多预设性能控制的方法使用范围相当有限。同时要注意到的是,实际工程中,非线性系统往往含有未知不确定性,如何处理诸多不确定非线性,对于预设性能控制又是一大难题。正是基于上述的研究现状,通过引入一类结合速度函数和双曲正切函数的空间坐标变换方法,对输出施加预设性能约束。然后为了验证基于该变换本文所设计的控制方案在复杂非线性系统中的有效性,本文对标准型非线系统和纯反馈非线性系统进行了相应控制算法的研究。本文首先对含状态变量的系统函数可参数化分解的标准型非线性系统跟踪问题进行预设性能控制的研究。对于标准型非线性系统,除最高阶子系统外,每一阶子系统的变化规律都与其高一阶的子系统有关,故采用反步法的设计技巧,设计除最高阶外每一阶的虚拟控制律;对于第一阶的输出状态,通过引入一类空间坐标变换对其进行处理,使得对输出施加的预设性能曲线可以取任意初始值;而最高阶的子系统,其含状态变量的系统函数可参数化分解,使用自适应控制算法思想设计真实控制律,并对参数化分解后的未知常数向量进行预估得到对应的自适应律,最后控制系统能够达到零稳态误差。然后研究对含状态变量但完全未知的系统函数的标准型非线性系统进行跟踪问题预设性能控制的研究。使用同样的坐标变换对输出误差进行转换,使用反步法得出每一阶子系统的虚拟控制器,最后对于最高阶子系统的完全未知系统函数,采用径向基函数神经网络(Radial basis function neural network,简称RBFNN)对其进行逼近处理,逼近后的结果用以设计最后真实的控制律,最后控制系统能够实现最终一致稳定。再对系统函数完全未知的纯反馈非线性系统镇定问题的预设性能控制进行研究。纯反馈系统除最高阶子系统外,每一阶子系统的变化均由高一阶的子系统,以及小于等于该阶阶数的所有子系统的状态量决定,由于每一阶都含有完全未知的函数,故首先使用中值定理及相关引理对其进行分离,得到状态变量和未知光滑函数,对于分离出的未知光滑函数以及采用反步法设计控制律时可过滤的非线性部分使用RBFNN进行逼近处理,每一次处理的结果都使用自适应控制算法思想设计虚拟控制律,并构造虚拟自适应律。在处理最后一阶子系统时,分离得到真实控制律,进而构造真实控制律,最终使得系统满足最终一致稳定。最后系统函数完全未知的纯反馈非线性系统跟踪问题的预设性能控制进行研究。由于每一阶都含有完全未知的函数,故首先使用中值定理及相关引理对其进行分离,得到状态变量和未知光滑函数,对于分离出的未知光滑函数以及采用反步法设计控制律时可过滤的非线性部分使用RBFNN进行逼近处理,每一次处理的结果都使用自适应控制算法思想设计虚拟控制律,并构造虚拟自适应律。在处理最后一阶子系统时,分离得到真实控制律,进而构造真实控制律,最终使得系统满足最终一致稳定。本文引入的空间坐标变换对输出的初始状态没有约束,后续约束也完全依赖被约束的变量和设计参数,进而可通过调节坐标变换的参数达到预设控制性能的目的。最后通过理论分析和实验可以得到,本文提出的算法对系统函数可参数化分解的标准型非线性系统的镇定和跟踪控制能够达到零稳态误差;对于系统函数完全未知的标准型非线性系统的跟踪问题能够实现最终一致稳定;对于系统函数完全未知的标准型非线性系统的镇定及跟踪问题,本文所提出的算法亦能够实现最终一致稳定。
非线性时变系统的自适应事件触发控制
这是一篇关于自适应控制,事件触发控制,反步法,分布式优化控制,非线性时变系统的论文, 主要内容为非线性时变系统同时含有非线性项和时变参数,具有复杂的非线性时变动态特性,是具有一般意义的动力学系统,广泛存在于航空航天、工业、医学等学科领域。此外,随着计算机和网络技术在控制系统中的广泛应用,如何降低网络控制系统的信号传输频率是当前控制理论研究的一个重要问题。基于此,本文利用自适应控制方法、反步递推技术、事件触发控制以及界估计方法,解决了非线性时变系统的自适应事件触发控制问题。根据李雅普诺夫稳定性理论以及MATLAB仿真实验,证明了所设计的控制算法的可行性。具体研究内容可概括如下:(1)针对一类非线性时变系统,考虑了基于预设性能的自适应事件触发渐近跟踪控制问题。通过引入性能函数,可以确保系统对给定参考信号的跟踪误差在指定性能边界内的收敛性,并利用界估计方法有效处理了系统的时变不确定项。所提出的控制方法不仅保证了规定的跟踪性能,而且减轻了通信负担。此外,通过构造合适的光滑积分函数,使得跟踪误差可以收敛到零。最后,通过一个数值例子验证了结论:闭环系统的所有信号都是有界的,同时能实现零误差跟踪性能。(2)针对一类互联非线性时变系统,提出了一种基于事件触发的分散自适应有限时间跟踪控制方法。将事件触发控制和有限时间控制相结合,设计了事件触发自适应有限时间跟踪控制器。所设计的控制器不仅保证了在有限时间内收敛,而且节省了控制器到执行器之间的通信资源。此外,动态面技术的引入解决了设计过程中对虚拟控制信号的反复求导引起的复杂性爆炸问题。最后,通过利用一个倒立摆系统的仿真实验,并与非有限时间控制器的控制效果进行比较,证明了有限时间跟踪控制方案的有效性,在降低资源消耗的同时也能获得令人满意的性能。(3)针对一类具有未知时变参数的非线性系统,探讨了基于事件的分布式自适应优化问题。该问题的典型设置是每个智能体都被分配一个相应的局部目标函数。控制目标是开发一种分布式优化算法,使智能体的输出与全局最优解达成一致。为了实现这一目标,我们提出了一种三阶段的分布式自适应优化策略。首先,为每个智能体建立相应的辅助系统,在线估计全局最优解。然后,将估计的最优解发送到预滤波器,生成备选估计及其高阶导数。最后,以预滤波器的输出作为参考信号,针对具有未知时变参数的高阶非线性系统设计了反步控制器,使实际系统输出能够渐近收敛到期望输出。通过一个二阶数值系统的仿真实验,验证了所开发的控制算法不仅能够排除芝诺行为,而且可以实现精确的全局一致优化。
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