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一类具有输入饱和的不确定非线性系统自适应控制器设计

作　者: 许博
导　师: 李树荣
学　校: 中国石油大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 不确定非线性系统输入饱和自适应控制器神经网络反步设计
分类号: TP13
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

饱和是很多实际控制系统中最为常见的非线性特性之一,大多数执行器都会不可避免地出现饱和。如果执行器的输入量达到一定限制,就会进入饱和状态,因为继续增加输入不会对执行器的输出产生任何影响。执行器饱和将使系统的动态性能降低,甚至导致闭环系统不稳定,严重影响系统的正常运行。因此,对于输入饱和的研究具有重要的理论和实际意义。本文结合神经网络和反步设计方法,针对一类具有输入饱和的不确定非线性系统设计了三种控制器。针对一类具有Brunovsky标准型和输入饱和的不确定非线性系统,提出了基于神经网络的自适应控制算法和一种新的饱和补偿的方法,并设计了控制器。控制器由跟踪控制器和饱和补偿器组成。在合适的模型假设下,利用径向基函数神经网络逼近未知的非线性函数和超出饱和的部分,同时考虑了网络重构误差和外部干扰,饱和补偿器能有效补偿由输入饱和非线性带来的影响。自适应率由Lyapunov函数得到。通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统是半全局一致最终有界的。仿真实例说明了控制器的有效性。针对含输入饱和特性的一类不确定非线性系统,设计了一种自适应控制器。该控制器中的饱和补偿器根据多层神经网络(MNNs)得到。MNNs可较好地逼近非线性系统,其权值能在系统先验知识不足的情况下在线调整。自适应率由Lyapunov函数得到。应用Lyapunov稳定性理论证明所设计的控制器能保证闭环系统的稳定性。针对一类具有输入饱和的严格反馈非线性系统,通过反步设计方法,设计了一种新型自适应控制器。控制器由反步控制器和鲁棒控制器组成。自适应率由Lyapunov函数和Barbalat引理得到。采用输入约束误差动态放大的方法处理执行器饱和问题。仿真实例表明,该控制器对系统参数的不确定具有一定的鲁棒性,并能保证闭环系统全局稳定。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章引言  9-15
  1.1 课题提出及其研究意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-13
  1.3 论文研究的主要内容  13-15
第二章预备知识  15-30
  2.1 数学基础知识  15-18
  2.2 非线性控制基础知识  18-23
  2.3 神经网络基础知识  23-27
    2.3.1 径向基函数神经网络  24-25
    2.3.2 多层神经网络  25-27
  2.4 稳定性理论基本知识  27-30
    2.4.1 稳定性的基本概念  27-28
    2.4.2 李亚普诺夫稳定性定理  28-30
第三章一类具有输入饱和的不确定非线性系统自适应控制器设计  30-39
  3.1 系统描述  30-31
  3.2 自适应控制器设计  31-34
  3.3 稳定性分析  34-35
  3.4 仿真研究  35-38
  3.5 小结  38-39
第四章一类具有输入饱和的非线性系统神经网络控制器设计  39-50
  4.1 系统描述  39-40
  4.2 控制器的设计  40-43
  4.3 闭环系统稳定性证明  43-46
  4.4 仿真研究  46-48
  4.5 小结  48-50
第五章基于反步设计的自适应控制器设计  50-59
  5.1 系统描述  50-51
  5.2 自适应控制器设计  51-55
  5.3 仿真研究  55-58
  5.4 小结  58-59
第六章总结与展望  59-61
参考文献  61-67
攻读硕士期间取得的学术成果  67-68
致谢  68

一类具有输入饱和的不确定非线性系统自适应控制器设计

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