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系统在线辨识和自适应控制研究

作　者: 杨昌利
导　师: 陈树中
学　校: 华东师范大学
专　业: 系统分析与集成
关键词: 不确定性非线性系统 Backstepping 状态反馈输出反馈鲁棒自适应控制全局稳定性 ε-跟踪随机双线性系统渐近最优性强一致性参数估计在线辨识
分类号: TP273.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
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内容摘要

本文基于Backstepping方法(按状态分量顺序递推的迭代式设计方法),采用构造性的方法构造出所考虑系统的自适应律和控制律,解决了一大类不确定性非线性系统的鲁棒自适应控制问题(包括状态反馈控制和输出反馈控制),并进一步提出了一个更简捷的设计方法,不必借助逐步分析,就可直接给出简明的设计过程;对于离散时间双线性随机系统这一非线性系统的重要形式,本文提出了一种新的自适应方法;对于阶数和参数皆未知的离散时间线性随机控制系统,本文提出了一种具有强一致性的对阶数和参数同时进行在线估计的算法。本文由以下三部分组成:第一部分对于状态反馈和输出反馈情形,分别考虑一类具有一般不确定性和部分参数未知的非线性系统,设计出一种用于跟踪参考信号的状态反馈(或输出反馈)鲁棒自适应控制器,此控制器对系统参数和状态的不确定性具有鲁棒性,能保证闭环系统的全局稳定性,并解决了ε-跟踪问题。仿真结果表明,所设计的鲁棒自适应控制系统具有良好的跟踪性能,而且控制量在容许控制的范围之内。第二部分研究了具有未知参数和相关噪声的离散时间随机双线性系统的自适应控制问题,基于所研究系统的ELS自适应跟踪算法,根据必然等价原理,提出了一种新的自适应控制方法。运用该方法设计的闭环系统能很好地跟踪已给的有界参考信号,并能证明该自适应跟踪算法具有全局稳定性和渐近最优性。进一步,可以证明未知参数

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