基于智能材料驱动器的非线性系统鲁棒自适应控制算法研究

发布时间：2020-03-26 06:46

【摘要】：精密制造在现代先进制造领域所处的地位越来越突出,而各种智能材料驱动器在高精切削/加工、微操作与微装配等领域的应用越来越受到人们的重视。但智能材料驱动器中存在固有的回滞非线性特性,而回滞具有不可微分性,多值映射性,非平滑性及记忆性的特点,这对具有智能材料驱动器的非线性系统的控制带来极大的挑战,且严重限制了智能材料驱动器在先进制造领域的应用。另一方面,在整个控制系统中,时滞的存在又是一个难以避免的问题。因此,对具有回滞与时滞的串级非线性系统控制算法的研究具有极大的理论意义和应用价值。本文针对两类具有回滞输入严格反馈非线性系统,分别使用自适应动态面技术和反推控制技术,设计控制方案,进行稳定性分析,最后进行实验仿真验证。主要研究内容与创新点如下:1)针对一类具有不对称回滞输入的未知时滞非线性系统,提出了基于模糊逼近器的自适应动态面的控制方案。所提出控制方案的特点是:通过结合模糊逻辑系统的逼近特性和著名的有限覆盖定理,处理了系统中耦合时滞问题,舍弃了传统的Krasovskii函数方法,去除了对时滞函数的限制性假设条件;在没有构建Asymmetric Shifted Prandtl Ishlinskii(ASPI)模型逆及ASPI回滞模型密度函数未知(通过在线估计补偿回滞)的情况下,所提出的自适应模糊动态面控制方案能够补偿由ASPI模型所描述的回滞非线性;通过初始化技巧可以获得跟踪误差的L_∞范数,稳定性分析可以保证闭环系统的所有信号半全局一致有界,且可以任意小的收敛到一个残集之内。2)针对一类由Prandtl-Ishlinskii(PI)模型描述的回滞非线性系统,提出了一种基于模糊逻辑逼近器的输入量化自适应输出反馈控制方案。为了处理量化器所带来的强非线性,引入一种新型线性时变的量化器降解方案,可满足量化器的参数在运行过程中任意改变;通过使用回滞逆补偿器,可以大大克服回滞现象对压电陶瓷驱动器控制精度的影响;利用模糊逻辑系统的逼近特性和设计高增益观测器,分别用来逼近系统中的未知函数及估计系统中的未知状态;无论量化器的量化程度如何,所提出的控制方案能保证闭环系统所有信号全局有界,且通过初始化技巧,可以获得跟踪误差的L_∞范数。
【图文】：

算子,连续函数,L类,模型逆

那么当t 时，始于内的连续函数 :[0, ) [0, )，是严格递增且lim ( )r r ，则称它属于类。连续函数 :[0, ) [0, ),对每个固定:[0, ) [0, )r ( r , s) 的r，函数:[0, ) [0, )s ( r , s) 函数属于 L类。ii 模型及其模型逆h 模型的一个分支，由 Stop 算子和 Play

算子,L类,模型逆,函数

函数:[0, ) [0, )s ( r , s) 函数属于 L类。i 模型及其模型逆模型的一个分支，由 Stop 算子和 Play图 2-1 Stop 算子输入输出关系
【学位授予单位】：东北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TB381;TP273

【相似文献】