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1、第40卷第7期自动化学报、bl_40.NO.72014年7月ACTAAUT0MATICASINICAJuly,2014非仿射型系统的控制问题一直是控制领域的难点.据了解,非仿射型系统的控制问题还没有形成一种系统化的设计方法.1998年,Zhang等[4J假设单输入单输出非仿射非非仿射纯反馈非线性系统的线性系统具有强相对度,利用微分同胚变换将非仿射形式转化为严格反馈输入非仿射形式,通过隐函数定理证明存在控自抗扰控制制器,最后用自适应多层神经网络构建这种理想的控制器.程春华胡云安吴进华2000年,Ge等在文献『41的基础上,采用泰勒
2、级数将严格反馈输入非仿射形式变成输入仿射形式,最后设计了自适应高摘要针对一类具有外部扰动的不确定非仿射纯反馈非线性系统,结斯径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)神经网络滑模合反演和自抗扰技术,提出了一种新的控制设计方案,该方案中反演设计控制l.2003年,Ge等又考虑零动态,设计了高增益观测器的每一步引入了自抗扰设计,同时采用微分器和扩展状态观测器分别估重构系统的状态,进一步扩展了该方法_5J.文献【6]在文献计虚拟控制的导数和系统的未知部分.与现有设计方法不同,它不是直『4—51的基础上研究了一类含有外
3、部扰动的严格反馈输入非接利用逼近定理来构建理想的控制器.该方案设计过程简单,并且通过仿射系统,通过引入辅助变量设计扰动观测器,接着利用自输入状态稳定性分析证明了系统状态能渐近收敛到原点的任意小邻域内.仿真结果证实了该方法的有效性.适应反演、RBF神经网络和微分中值定理设计控制器.2011关键词非仿射纯反馈,自抗扰,扩展状态观测器,跟踪微分器年,文献f7]针对严格反馈输入非仿射非线性系统,设计了滤引用格式程春华,胡云安,吴进华.非仿射纯反馈非线性系统的自抗扰波跟踪误差,然后利用中值定理和神经网络设计了鲁棒控制控制.自动化学报,20
4、14,40(7):1528-1536器.文献『3—71中的神经网络或模糊系统的参数自适应律都D0I10.3724/SP.J.1004.2014.01528是通过Lyapunov稳定性分析得到的.2007年,文献[8]在上述文献的基础上为链式积分输入非仿射系统设计了直接自AutoDisturbanceControllerofNon.afine适应模糊控制器,模糊系统参数的自适应律是由梯度算法得到的.文献I91在文献I8]的基础上考虑到了非仿射输入控制NonlinearPureFeedbackSystems方向未知,通过梯度算法得出
5、了引入Nussbaum函数的模糊CHENGChun—HuaHUYun—AnWUJin—Hua参数白适应律.文献『101利用中值定理和模糊神经网络研究AbstractInthispaper.anovelcontrolapproachbasedon了多输入多输出非仿射系统的控制,采用了投影算法得出了thecombinationofback—steppingdesignandautodisturbance参数自适应律.文献f111在文献f1O]的基础上,利用模糊系rejectioniSpresentedforaclassofnon—a
6、finenonlinearpure统逼近非仿射系统的线性化系统设计了跟踪控制器,为了提feedbacksystemswithmodelinguncertaintiesandexternaldis—高系统性能,采用改进的投影算法得出了参数自适应律.turbances.Duringeverystepofback—stepping,theautodistur—总的来说,上述文献都是直接神经网络或模糊自适应控bancerejectioncontroliSadopted.meanwhile.adifierential:or制,解决此类问题
7、可以归结三个步骤:1)基于隐函数定理或andanextendedstateobserver(ES01arerespectivelyusedtoestimatethevirtualcontrolofthederivativeandtheunknown中值定理或泰勒级数定理,证明存在理想的控制器能够镇定partofthesystem.Itisdifierentfromotherexistingmeth—该类系统;2)利用逼近定理直接构建理想的控制器;3)由ods,whichemployedapproximationtheorytod
8、irectlyconstructLyapunov稳定性分析或其他算法,得出参数自适应律.当研thecontrollerforthenon—amnenonlinearsystems.Thedesign究的对象不再是链式积分输入非仿射系统时,随着系统阶procedu
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