一类严格反馈时滞系统的自适应输出反馈控制

发布时间：2021-04-02 02:39

　　针对一类单输入单输出的严格反馈时滞系统研究跟踪控制问题。该控制系统包含不确定项、输出约束、未知死区特性和未知时间延迟。首先,设计一个状态观测器来估计无法测量的系统状态;其次,利用径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络去逼近未知的系统内部动态;同时,利用障碍李雅普诺夫（Lyapunov）函数确保输出约束及Lyapunov-Krasovskii方法消除时滞项对系统的影响;最后,基于Lyapunov稳定性理论,构造一个鲁棒自适应神经网络输出反馈控制器,并且克服了过参数问题。结果显示,设计的神经网络输出反馈控制器可以保证闭环系统中的所有信号都是半全局最终一致有界的,跟踪误差能收敛到零值小的领域内。文中通过两个例子进一步验证了提出方法的有效性。 

【文章来源】：系统工程与电子技术. 2017,39(06)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

图１跟踪性能Ｆｉｇ．１Ｔｒａｃｋｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓ

第６期司文杰等：一类严格反馈时滞系统的自适应输出反馈控制·１３３１·??????????????????????????????????????????????????图２跟踪误差Ｆｉｇ．２Ｔｒａｃｋｉｎｇｅｒｒｏｒ图３输出反馈神经网络权值Ｆｉｇ．３Ｏｕｔｐｕｔｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｎｔｒｏｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｅｉｇｈｔｓ图４控制信号ｕ（例１）Ｆｉｇ．４Ｃｏｎｔｒｏｌｓｉｇｎａｌｕ（ｅｘａｍｐｌｅ１）例２在这个例子中，考虑有滞后的双环化学反应系统，研究其系统的稳定性问题（ｙｄ＝０的情况），该系统不考虑死区特性。模型如下：?ｘ１（ｔ）＝－１Ｇ１ｘ１（ｔ）－Ｃ１ｘ１（ｔ）＋１－Ｒ２Ｖ１ｘ２（ｔ）＋δ１（ｘ１（ｔ），ｘ１（ｔ－τ１））?ｘ２（ｔ）＝－１Ｇ２ｘ２（ｔ）－Ｃ２ｘ２（ｔ）＋Ｒ１Ｖ２ｘ１（ｔ－τ１）＋ＦＶ２ｕ（ｔ）＋δ２（ｘ１（ｔ），ｘ１（ｔ－τ１），ｘ２（ｔ－τ２烅烄烆））（７０）式中，Ｒ１＝Ｒ２＝０．５是循环流速；Ｇ１＝Ｇ２＝１是反应滞留时间；Ｃ１＝Ｃ２＝１是相互作用常值；Ｆ＝０．５代表了给定的速率；Ｖ１＝Ｖ２＝０．５代表了反应器的体积；τ１＝０．４，τ２＝０．５是滞后时间；δ１和δ２代表了外部扰动以及不确定项，分别为δ１（·）＝３ｘ１（ｔ）＋３２ｘ１（

第６期司文杰等：一类严格反馈时滞系统的自适应输出反馈控制·１３３１·??????????????????????????????????????????????????图２跟踪误差Ｆｉｇ．２Ｔｒａｃｋｉｎｇｅｒｒｏｒ图３输出反馈神经网络权值Ｆｉｇ．３Ｏｕｔｐｕｔｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｎｔｒｏｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｅｉｇｈｔｓ图４控制信号ｕ（例１）Ｆｉｇ．４Ｃｏｎｔｒｏｌｓｉｇｎａｌｕ（ｅｘａｍｐｌｅ１）例２在这个例子中，考虑有滞后的双环化学反应系统，研究其系统的稳定性问题（ｙｄ＝０的情况），该系统不考虑死区特性。模型如下：?ｘ１（ｔ）＝－１Ｇ１ｘ１（ｔ）－Ｃ１ｘ１（ｔ）＋１－Ｒ２Ｖ１ｘ２（ｔ）＋δ１（ｘ１（ｔ），ｘ１（ｔ－τ１））?ｘ２（ｔ）＝－１Ｇ２ｘ２（ｔ）－Ｃ２ｘ２（ｔ）＋Ｒ１Ｖ２ｘ１（ｔ－τ１）＋ＦＶ２ｕ（ｔ）＋δ２（ｘ１（ｔ），ｘ１（ｔ－τ１），ｘ２（ｔ－τ２烅烄烆））（７０）式中，Ｒ１＝Ｒ２＝０．５是循环流速；Ｇ１＝Ｇ２＝１是反应滞留时间；Ｃ１＝Ｃ２＝１是相互作用常值；Ｆ＝０．５代表了给定的速率；Ｖ１＝Ｖ２＝０．５代表了反应器的体积；τ１＝０．４，τ２＝０．５是滞后时间；δ１和δ２代表了外部扰动以及不确定项，分别为δ１（·）＝３ｘ１（ｔ）＋３２ｘ１（

【参考文献】：
期刊论文
[1]控制方向未知的输入受限非线性系统自适应模糊反步控制[J]. 王永超,张胜修,曹立佳,扈晓翔.  系统工程与电子技术. 2016(09)
[2]单侧机翼损伤飞机的神经网络自适应鲁棒非线性控制[J]. 程鹏飞,吴成富.  系统工程与电子技术. 2016(03)
[3]时滞柔性关节机械臂自适应位置/力控制[J]. 陈明金,李树荣,曹乾磊.  控制理论与应用. 2015(02)
[4]一类不确定执行器非线性系统的自适应控制[J]. 刘棕成,董新民,薛建平,张立鹏.  系统工程与电子技术. 2015(01)
[5]高阶非线性时滞系统的神经网络动态面控制[J]. 邓涛,姚宏,杜军,姜久龙.  系统工程与电子技术. 2014(06)



本文编号：3114433