非线性离散时间系统多模型自适应控制策略研究

发布时间：2020-09-27 13:58

　　 随着计算机控制理论深入研究与广泛应用,大多数复杂系统的控制问题都可以转换为非线性离散时间系统的控制问题。由于实际工业被控对象大都具有非线性、多工况、快时变等特点,传统控制方法难以获得令人满意的控制效果。基于神经网络的非线性自适应控制可以成功的对非线性系统进行辨识与控制,但是由于多层神经网络结构和非线性映射的复杂性,此类系统的稳定性难以分析。多模型自适应控制方法能够在保证系统的稳定性同时提高系统的控制性能,但是该方法假设非线性系统的高阶非线性项是全局有界的,零动态全局一致渐近稳定,这限制了该方法的应用范围。为了拓展多模型自适应控制方法的适用范围,本文提出了几类改进的多模型自适应控制方法,逐步放宽非线性系统的假设条件,从而扩宽了多模型自适应控制方法的应用范围。本文的主要研究工作归纳如下：(1)针对一类由非线性自回归滑动平均模型描述的非线性离散时间系统,提出了一种新的多模型自适应控制方法。控制器由非线性鲁棒自适应控制器、基于神经网络的非线性自适应控制器和切换机构组成。该方法把系统非线性项的全局有界条件放宽为零阶接近有界,拓宽了控制系统的适用范围。通过增加对系统的互作用矩阵和传递函数的合理假设,将该方法推广到非线性多变量系统的控制中。论文证明了该类控制系统的有界输入有界输出(BIBO)稳定性和跟踪误差的收敛性,并且进行了仿真验证。(2)为了进一步扩大多模型自适应控制方法的应用范围,针对线性有界非线性离散系统,提出了一种基于人工神经网络的多模型自适应控制方法。该方法利用线性模型和人工神经网络模型同时对系统进行辨识。在每一个系统时刻,由切换机构选择性能较好的控制器进行控制。该方法通过引入带正则化的鲁棒自适应律来更新线性模型参数,将系统非线性项的有界条件放宽到线性有界,也不再要求系统具有一致渐近稳定的零动态系统。论文对闭环系统中所有信号的有界性和跟踪误差的收敛性进行了理论证明和仿真验证。(3)针对一类差分线性有界的非线性离散时间系统,提出了多模型直接自适应控制方法。该方法通过引入增量模型和动态正则化的自适应律,将系统非线性项的有界条件放宽至差分线性有界。当该类系统的零动态系统不稳定时,提出了基于极点配置控制策略的非线性多模型间接自适应控制方法。论文证明了闭环控制系统输入输出信号的有界性。(4)针对一类未知参数属于有限集的不确定非线性离散时间系统,提出了一类非线性多模型自适应控制方法。该方法由有限多个非线性候选控制器和切换机构组成。论文首先证明了当一类非线性离散时间切换系统的子系统输入状态稳定时,在平均驻留时间切换信号下切换系统也具有输入状态稳定性。其次证明当所提方法可以保证子系统输入状态稳定时,非线性离散时间系统的状态有界,并对所提算法进行了仿真实验验证。
【学位单位】：华东理工大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2015
【中图分类】：TP273.2
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 自适应控制
        1.2.1 模型参考自适应控制
        1.2.2 自校正控制
        1.2.3 基于人工神经网络的非线性自适应控制
    1.3 多模型自适应控制研究现状
        1.3.1 切换多模型自适应控制
        1.3.2 加权多模型自适应控制
    1.4 本文的主要研究内容及安排
第2章 零阶接近有界非线性系统的多模型自适应控制
    2.1 引言
    2.2 非线性单变量多模型自适应控制
        2.2.1 问题描述
        2.2.2 控制器设计
        2.2.3 稳定性分析
        2.2.4 仿真研究
    2.3 非线性多变量多模型自适应控制
        2.3.1 问题描述
        2.3.2 控制器设计
        2.3.3 稳定性分析
        2.3.4 仿真研究
    2.4 结论
第3章 线性有界非线性系统的多模型自适应控制
    3.1 引言
    3.2 非线性多模型间接自适应控制
        3.2.1 问题描述
        3.2.2 控制器设计
        3.2.3 稳定性分析
        3.2.4 仿真研究
    3.3 总结
第4章 差分线性有界非线性系统的多模型自适应控制
    4.1 引言
    4.2 非线性多模型直接自适应控制
        4.2.1 问题描述
        4.2.2 控制器设计
        4.2.3 稳定性分析
        4.2.4 仿真研究
    4.3 非线性多模型间接自适应控制
        4.3.1 问题描述
        4.3.2 控制器设计
        4.3.3 稳定性分析
        4.3.4 仿真研究
    4.4 结论
第5章 不确定非线性系统的多模型自适应控制
    5.1 引言
    5.2 不确定非线性切换系统的输入状态稳定性
        5.2.1 问题描述
        5.2.2 输入状态稳定性分析
    5.3 非线性多模型自适应控制
        5.3.1 问题描述
        5.3.2 控制器设计
        5.3.3 稳定性分析
        5.3.4 仿真研究
    5.4 结论
第6章 总结和展望
    6.1 本文工作总结
    6.2 进一步讨论与工作展望
参考文献
致谢
攻读博士期间的主要学术成果及参与的科研项目

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 杨朋松;孙秀霞;董文瀚;武杰;;一类不确定离散时间系统的积分滑模控制[J];控制与决策;2012年09期

2 戴冠中;离散时间系统的定常状态估计器[J];控制理论与应用;1984年02期

3 许庆山;;离散时间系统状态方程时域解的讨论[J];工科电工教学;1988年02期

4 周瑗;;计算机模拟离散时间系统卷积和求解过程[J];武测科技;1991年04期

5 王子栋,唐国庆;方差约束了不确定线性离散时间系统的鲁棒H_∞控制(英文)[J];控制理论与应用;1997年02期

6 史林杰;离散时间系统边界条件的确定准则[J];电工教学;1997年02期

7 王佐伟;吴宏鑫;;非线性离散时间系统的自适应模糊补偿控制[J];控制工程;2004年01期

8 赵亚丹;王亚慧;程培新;;离散时间系统变结构拟滑模控制改进算法[J];计算机仿真;2008年11期

9 林小峰;张衡;宋绍剑;宋春宁;;非线性离散时间系统带ε误差限的自适应动态规划[J];控制与决策;2011年10期

10 阮荣耀;多输入—多输出离散时间系统的辨识和最优控制设计的软件[J];信息与控制;1982年06期

相关会议论文 前10条

1 郁文生;黄琳;;关于离散时间系统鲁棒严格正实镇定的几个问题[A];1998年中国控制会议论文集[C];1998年

2 李少远;曹保定;;离散控制系统数学模型的重新参数化[A];1994中国控制与决策学术年会论文集[C];1994年

3 戴浩晖;陈树中;汪志鸣;;非线性离散时间系统稳定性的李雅普诺夫方法[A];第二十四届中国控制会议论文集（上册）[C];2005年

4 马维海;王美春;盖如栋;;离散时间系统Δ调制的混沌动力学研究[A];2007'仪表，自动化及先进集成技术大会论文集（二）[C];2007年

5 阮荣耀;李勇智;潘仁良;毕平;;控制方向未知的离散时间系统的自适应调节[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年

6 陈宁;桂卫华;张小峰;;具有范数界参数不确定性多通道离散时间系统的鲁棒分散H_∞控制[A];第二十四届中国控制会议论文集（下册）[C];2005年

7 魏丽霞;崔宝同;李向丽;;一种离散时间系统变结构控制的方法[A];全国自动化新技术学术交流会会议论文集（一）[C];2005年

8 郝飞;楚天广;黄琳;;离散时间系统混合l_1／H_∞-控制问题[A];第二十届中国控制会议论文集（上）[C];2001年

9 朱尚伟;伍镜波;;Hilbert空间上缠结离散时间系统的稳定性[A];第二十届中国控制会议论文集（下）[C];2001年

10 陈彭年;韩正之;;C*代数上离散时间系统的镇定[A];1993中国控制与决策学术年会论文集[C];1993年

相关博士学位论文 前2条

1 黄淼;非线性离散时间系统多模型自适应控制策略研究[D];华东理工大学;2015年

2 韩士元;含有控制时滞离散时间系统的最优控制及其应用研究[D];中国海洋大学;2012年

相关硕士学位论文 前8条

1 刘凯;一般非线性离散时间系统的输入到状态稳定性研究[D];郑州大学;2008年

2 王晶晶;基于PCGSHF的离散时间MIMO系统零点稳定性研究[D];重庆大学;2010年

3 李俊领;离散时间系统直接型与鲁棒混杂间接型模型参考自适应控制[D];曲阜师范大学;2006年

4 孙娜娜;不确定离散时间系统滑模控制研究[D];华东理工大学;2013年

5 张德霞;离散时间系统自适应迭代学习控制中的几类问题研究[D];青岛科技大学;2014年

6 李平;线性离散时间系统的鲁棒自适应控制方法研究[D];曲阜师范大学;2014年

7 罗刘敏;离散时间系统滑模变结构控制理论若干问题研究[D];东北大学;2009年

8 李慧珍;不确定时变时滞非线性离散时间系统的鲁棒H_∞控制[D];辽宁科技大学;2013年

本文编号：2827965