一类含有滞回故障非线性系统Backstepping变结构控制

发布时间：2018-08-05 18:53

【摘要】：为解决执行器发生未知故障情况下不确定非线性系统的控制问题,采用一种自适应Backstepping变结构控制方法,建立了包括滞回非线性和失效、卡死等故障类型的非线性执行器模型.通过径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络逼近系统中的未知非线性函数项,神经网络参数根据自适应律实时调整,保证了逼近效果.结合动态面控制,避免了Backstepping控制中的计算复杂性问题.引入的自适应补偿项消除了系统建模误差和不确定干扰的影响,理论分析证明了闭环系统半全局一致最终有界,仿真结果验证了该方法的有效性.
[Abstract]:In order to solve the control problem of uncertain nonlinear systems with unknown actuator faults, an adaptive Backstepping variable structure control method is used to establish a nonlinear actuator model including hysteretic nonlinearity, failure and locking. By using radial basis function (radial basis) function RBF neural network to approximate the unknown nonlinear function in the system, the parameters of the neural network are adjusted in real time according to the adaptive law to ensure the approximation effect. Combined with dynamic surface control, the computational complexity of Backstepping control is avoided. The adaptive compensation term is introduced to eliminate the influence of system modeling error and uncertain disturbance. The theoretical analysis proves that the closed-loop system is semi-globally uniform and ultimately bounded. The simulation results verify the effectiveness of the proposed method.
【作者单位】： 空军工程大学理学院;空军工程大学装备管理与安全工程学院;
【基金】：工业控制技术国家重点实验室资助(ICT1401) 上海市重点学科建设资助(No.J50103)
【分类号】：TP273

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