Markovian跳变非线性系统的自适应输出跟踪控制研究
[Abstract]:Markovian jump system is a kind of special stochastic hybrid system, which is widely used in practical engineering fields such as chemical process, power system, aircraft system, ship navigation system and so on. The control of Markovian jump nonlinear systems is a hot and difficult point in the current control theory research. The jump behavior makes the system dynamic become extremely complex, which increases the control difficulty and complexity of this kind of systems. In this paper, the output tracking control problem for Markovian jump nonlinear systems with some unknown modal transfer rates, unmodeled dynamics, time-varying delays and input saturation is studied. The main work is as follows: firstly, the output feedback tracking control problem for a class of Markovian jump nonlinear systems with partially unknown modal transfer rate is studied. Based on T-S fuzzy bilinear model, a dynamic output feedback controller is designed, and a sufficient condition for the mean square asymptotic stability of the closed-loop system is given by using Lyapunov stability theory and linear matrix inequality (LMI) method. The controller gain matrix is obtained by solving a set of linear matrix inequalities. Finally, the effectiveness of the designed controller is verified by simulation. Secondly, the adaptive tracking control problem for a class of strict feedback Markovian jump nonlinear systems with unmodeled dynamics is studied. An adaptive tracking controller based on RBF neural network is designed by using RBF neural network to approximate the unknown comprehensive nonlinear function of the system and the adaptive estimation method. The designed controller only needs one adaptive parameter online adjustment, which reduces the complexity of calculation. It is proved by theoretical analysis that the designed controller can guarantee the uniform ultimate boundedness of all states of the closed-loop system. Thirdly, the preset performance adaptive tracking control problem for a class of strictly feedback Markovian jump nonlinear time-delay systems is studied. The preset performance tracking control problem is transformed into a stability problem by error equivalent transformation, and the uncertain time-delay term is offset by constructing appropriate Lyapunov functional. The adaptive tracking controller with preset performance is designed by using neural network approximation method and adaptive estimation technique. Simulation results show that the designed controller can effectively improve the output tracking performance of the system. Finally, considering the saturation constraint of the actuator, the adaptive tracking control problem for a class of nonlinear interconnected large-scale systems with strict feedback Markovian jump is studied. An adaptive decentralized controller with anti-saturation presupposition performance is designed by using RBF neural network to approximate the unknown comprehensive nonlinear function of the system, and an adaptive decentralized controller with anti-saturation presupposition is designed by introducing a dynamic compensation signal to participate in the design of the controller. The design difficulty of anti-saturation controller is reduced. The simulation results verify the effectiveness of the designed controller with anti-saturation effect on improving the tracking control performance of the system.
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP13
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,本文编号:2223549
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