markovian跳变非线性系统的自适应输出跟踪控制研究

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1、博士学位论文DOCTORALDISSERTATION论文题目Markovian跳变非线性系统的自适应输出跟踪控制研究作者姓名常茹学科专业控制科学与工程指导教师方一鸣教授2016年5月中图分类号:TP273学校代码:10216UDC:621.3密级:公开工学博士学位论文Markovian跳变非线性系统的自适应输出跟踪控制研究博士研究生:常茹导师:方一鸣教授申请学位:工学博士学科专业:控制科学与工程所在单位:电气工程学院答辩日期:2016年5月授予学位单位:燕山大学ADissertationinControlScienceandEngineeringRESEARCHONADA

2、PTIVEOUTPUTTRACKINGCONTROLFORMARKOVIANJUMPNONLINEARSYSTEMSbyChangRuSupervisor:ProfessorFangYimingYanshanUniversity2016.5燕山大学博士学位论文原创性声明本人郑重声明:此处所提交的博士学位论文《Markovian跳变非线性系统的自适应输出跟踪控制研究》,是本人在导师指导下,在燕山大学攻读博士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式注明。本声明的

3、法律结果将完全由本人承担。作者签字:日期:年月日摘要摘要Markovian跳变系统是一类特殊的随机混杂系统,广泛存在于诸如化工过程、电力系统、飞行器系统、船舶导航系统等实际工程领域。其中Markovian跳变非线性系统的控制研究是当前控制理论研究的热点和难点,跳变行为使系统动态变得异常复杂,增加了这类系统的控制难度和复杂程度。本文分别针对具有模态转移率部分未知、未建模动态、时变时滞、输入饱和等特性的Markovian跳变非线性系统,展开了输出跟踪控制问题的研究。主要工作如下:首先,研究了一类模态转移率部分未知的Markovian跳变非线性系统的输出反馈跟踪控制问题。基于T

4、-S模糊双线性模型,设计了动态输出反馈控制器;利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,给出了闭环系统均方渐近稳定的充分条件;通过求解一组线性矩阵不等式得到了控制器增益矩阵。最后通过仿真验证了所设计控制器的有效性。其次,研究了一类具有未建模动态的严格反馈Markovian跳变非线性系统的自适应跟踪控制问题。利用RBF神经网络逼近系统的未知综合非线性函数,并结合自适应估计方法设计了神经网络自适应跟踪控制器。所设计的控制器只需一个自适应参数在线调整,降低了计算的复杂性。理论分析证明了所设计的控制器能够保证闭环系统所有状态的一致最终有界性。再次,研究了一类严格反馈Ma

5、rkovian跳变非线性时滞系统的预设性能自适应跟踪控制问题。通过误差等效变换将预设性能跟踪控制问题转化为稳定性问题;通过构造合适的Lyapunov泛函抵消了不确定时滞项;采用神经网络逼近方法和自适应估计技术设计了预设性能自适应跟踪控制器。仿真结果表明所设计控制器能有效提高系统的输出跟踪性能。最后,进一步考虑执行器存在饱和约束,研究了一类严格反馈Markovian跳变非线性关联大系统的抗饱和预设性能自适应跟踪控制问题。采用RBF神经网络逼近系统的未知综合非线性函数,并结合自适应估计方法设计了一种抗饱和预设性能自适应分散控制器;通过引入一个动态补偿信号参与控制器的设计,降低

6、了抗饱和控制器的设计难度。仿真结果验证了所设计的具有抗饱和作用的控制器对改善系统跟踪控制性能的有效性。-I-燕山大学工学博士学位论文关键词:Markovian跳变系统;非线性系统;自适应跟踪控制;预设性能控制;神经网络控制;分散控制;输入饱和-II-AbstractAbstractMarkovianjumpsystemsareaspecialclassofstochastichybridsystems.Thesesystemshavebroadapplicationsinvariousengineeringfields,suchaschemicalprocess,prow

7、ersystems,aerocraftsystemsandmarinenavigationsystems.ThecontrolproblemofMarkovianjunpnonlinearsystemshasbeenahotanddifficulttopicinthepresentcontroltheoryinvestigation.Thejumpbehaviorrendersdynamicpropertiesofthesystemssocomplexthatthecontrolproblembecomesmorecomple

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