几类非线性系统的预见控制
发布时间:2023-11-04 09:49
预见控制是一种通过利用目标信号或干扰信号的已知未来信息来改善闭环系统品质的控制方法,在实际问题中有着广泛应用.非线性现象普遍存在于自然界和工程技术领域,因此非线性系统的研究受到国内外很多学者的关注.本文利用预见控制的基本思想,研究了几类具有特定特征的非线性系统的输出跟踪问题.具体研究内容包含以下几个方面:1.针对一类可微分的Lipschitz非线性系统,采用误差系统方法研究了带有预见作用的跟踪控制器设计问题.向量值函数微分中值定理的应用,克服了非线性向量函数差分处理上的困难,并且使得扩大误差系统具有线性参变系统的结构.进一步,针对该系统应用现有结果设计了适当的状态反馈控制器.将该控制器回归到原系统,就得到了带有预见作用的跟踪控制器的具体形式.2.讨论了一类具有状态时滞的可微分Lipschitz非线性系统的预见跟踪控制器设计问题.通过引入后向差分算子,将原系统转化为一个形式上的离散时间不确定时滞系统.然后,融合跟踪误差和目标信号的已知未来信息,利用提升技术,构造出含范数有界参数不确定性的扩大误差系统.通过应用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,建立了有记忆的状态反馈控制器.基...
【文章页数】:125 页
【学位级别】:博士
【文章目录】:
致谢
摘要
Abstract
缩写和符号清单
1 引言
2 文献综述
2.1 预见控制理论的研究综述
2.1.1 预见控制的研究背景
2.1.2 预见控制的研究方法
2.1.3 预见控制的研究现状
2.2 非线性控制系统理论的研究综述
2.2.1 非线性控制系统的研究背景
2.2.2 非线性控制系统的研究方法
2.2.3 Lipschitz非线性系统
2.2.4 Lur'e非线性系统
2.3 本文用到的引理
3 一类可微分Lipschitz非线性系统的预见跟踪控制
3.1 引言
3.2 问题描述
3.3 扩大误差系统的构造
3.4 预见控制器的设计
3.5 数值仿真
3.6 本章小结
4 一类可微分Lipschitz非线性时滞系统的预见跟踪控制
4.1 引言
4.2 问题描述
4.3 扩大误差系统的构造
4.4 预见控制器的设计
4.5 数值仿真
4.6 本章小结
5 一类可微分Lipschitz非线性不确定系统的预见跟踪控制
5.1 引言
5.2 问题描述
5.3 扩大误差系统的构造
5.4 预见控制器的设计
5.5 数值仿真
5.6 本章小结
6 一类更普遍Lipschitz非线性系统的预见跟踪控制
6.1 引言
6.2 问题描述
6.3 扩大误差系统的构造
6.4 预见控制器的设计
6.4.1 状态反馈预见控制器的设计
6.4.2 输出反馈预见控制器的设计
6.5 数值仿真
6.6 本章小结
7 一类Lur'e非线性系统的预见跟踪控制
7.1 引言
7.2 问题描述
7.3 扩大误差系统的构造
7.4 预见控制器的设计
7.5 数值仿真
7.6 本章小结
8 总结和展望
参考文献
作者简历及在学研究成果
学位论文数据集
本文编号:3860063
【文章页数】:125 页
【学位级别】:博士
【文章目录】:
致谢
摘要
Abstract
缩写和符号清单
1 引言
2 文献综述
2.1 预见控制理论的研究综述
2.1.1 预见控制的研究背景
2.1.2 预见控制的研究方法
2.1.3 预见控制的研究现状
2.2 非线性控制系统理论的研究综述
2.2.1 非线性控制系统的研究背景
2.2.2 非线性控制系统的研究方法
2.2.3 Lipschitz非线性系统
2.2.4 Lur'e非线性系统
2.3 本文用到的引理
3 一类可微分Lipschitz非线性系统的预见跟踪控制
3.1 引言
3.2 问题描述
3.3 扩大误差系统的构造
3.4 预见控制器的设计
3.5 数值仿真
3.6 本章小结
4 一类可微分Lipschitz非线性时滞系统的预见跟踪控制
4.1 引言
4.2 问题描述
4.3 扩大误差系统的构造
4.4 预见控制器的设计
4.5 数值仿真
4.6 本章小结
5 一类可微分Lipschitz非线性不确定系统的预见跟踪控制
5.1 引言
5.2 问题描述
5.3 扩大误差系统的构造
5.4 预见控制器的设计
5.5 数值仿真
5.6 本章小结
6 一类更普遍Lipschitz非线性系统的预见跟踪控制
6.1 引言
6.2 问题描述
6.3 扩大误差系统的构造
6.4 预见控制器的设计
6.4.1 状态反馈预见控制器的设计
6.4.2 输出反馈预见控制器的设计
6.5 数值仿真
6.6 本章小结
7 一类Lur'e非线性系统的预见跟踪控制
7.1 引言
7.2 问题描述
7.3 扩大误差系统的构造
7.4 预见控制器的设计
7.5 数值仿真
7.6 本章小结
8 总结和展望
参考文献
作者简历及在学研究成果
学位论文数据集
本文编号:3860063
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