基于免疫函数的输入死区未知严格反馈非线性系统投影自适应指令滤波反步控制

为解决含有未知项以及输入死区的严格反馈非线性系统跟踪控制问题,提出一种基于免疫函数的投影自适应指令滤波有限时间控制方法.该方法使用免疫函数构造扩张状态观测器对具有输入死区控制系统中的未知项进行逼近,并使用指令滤波解决反步法中微分爆炸问题,建立滤波误差补偿机制降低滤波误差对跟踪精度的影响,同时使用投影算子保证了自适应参数的有界性.与现有文献中基于障碍李雅普诺夫函数的自适应反步约束控制相比较,文章可同时约束系统状态、补偿跟踪误差以及自适应参数在预设的范围内,保证了闭环系统中所有信号有界,结合有限时间控制加快了控制系统的收敛速度.最后仿真结果表明了文章控制方法的有效性.     

网络化Euler-Lagrange系统的分布式编队机动控制北大核心CSCD

研究了网络化Euler-Lagrange系统自适应编队机动控制问题.针对参数不确定的Euler-Lagrange系统,利用滑模控制方法提出了一种自适应编队机动控制算法.基于Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统的稳定性.该算法的显著特点是通过引入一种特殊的有向网络拓扑来描述智能体之间的通信交互行为,使得系统中跟随者在不需要知道或估计时变机动参数的情况下,能够实现编队的方向、平移、形状的连续改变.最后对提出的自适应编队机动控制算法进行数值模拟以验证该控制方案的有效性.     

考虑时变状态约束与输入饱和的PMSM随机系统指令滤波控制

针对考虑时变状态约束和输入饱和的永磁同步电机随机系统的位置跟踪控制问题,提出了一种基于障碍Lyapunov函数的指令滤波反步控制方案.首先,构造障碍Lyapunov函数以保证电流、转速等状态量不违反时变约束条件.随后,利用模糊逻辑理论处理电机随机系统中的未知非线性项.此外,采用了指令滤波技术与误差补偿机制相结合的方法,不仅解决了传统反步法中出现的“计算爆炸”问题,而且消除了滤波误差的影响.仿真结果表明该控制器能有效抑制输入饱和与随机扰动的影响,提高系统的控制性能,同时能够保证电机系统所有状态在给定的约束范围内.     

具有外部干扰的非线性多智能体系统的编队控制

多智能体系统编队控制因广泛应用于军事,航天,生物学等领域,成为国内外学者的关注热点.在实际应用中,当系统受到环境噪声等外部干扰时,利用领航者-跟随者的相对状态信息构造控制器无法形成预期队形.为解决这个问题,文章针对一类带有外部干扰的非线性多智能体系统,研究了领航-跟随编队控制问题.首先设计干扰观测器补偿外部干扰.其次利用自适应方法,给出了完全分布式的控制协议.再次选取适当的参数,证明了该分布式控制协议能实现系统的编队控制.最后通过仿真算例,验证了协议的有效性.     

非完整性多体编队运动的一种无源化控制方法

讨论了非完整性多体编队运动问题．首先利用动态反馈将单个体的动力学模型线性化为2个三阶输入输出积分链的形式;然后提出一种带有单个体间阻尼注入的非连续分布式控制律,并利用Liapunov方法证明了在该控制律作用下闭环系统的渐进稳定性;最后通过一个平面机器人的编队运动仿真验证了所提方法的有效性．     

具有衰减测量和概率通讯延迟的随机非线性系统的事件触发分布式一致滤波

文章针对传感器网络下一类具有衰减测量和概率通讯延迟的随机时变非线性系统,研究该类系统的分布式一致滤波算法设计问题.首先,考虑到传感器网络的拓扑结构,状态估计信息可在相关节点间进行交换.注意到相邻节点间的信息传输会产生概率通讯延迟现象,提出事件触发传输方案旨在减少交换传感器节点之间误差较大的估计信息.每个传感器节点使用相邻节点发送的信息来修正自身的状态,从而构造相应的分布式一致滤波器.通过最小化滤波误差协方差上界的迹来求出滤波器增益以及一致增益.此外,对滤波误差协方差上界矩阵的单调性进行理论分析,并通过数值仿真验证所提出的滤波算法的可行性和有效性.     

时变参数不确定广义系统的有限时间预见控制器设计

基于具有参数依赖的Lyapunov函数方法及LMI技巧,本文研究一类具有时变参数不确定广义离散时间系统的有限时间预见控制问题.首先,采用预见控制理论中误差系统的方法,引入两个辅助变量和离散提升技术,构造出包含未来目标值信号的信息的扩大误差系统,将有限时间预见跟踪问题转化为扩大误差系统的有限时间稳定性问题;然后,针对所推导的扩大误差系统,考虑输出反馈时,改造输出方程,使其包含可预见信号的信息,通过LMI技巧给出闭环系统有限时间稳定的条件及预见控制器的设计方法.通过求解LMI,即可确定预见控制器增益矩阵.数值仿真表明本文结果的有效性.     

非线性时变系统自适应backstepping学习控制

针对含有混合未知参数的高阶非线性系统,利用backstepping方法,提出了一种自适应重复学习控制方法,该方法与分段积分机制相结合,可以处理时变参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过构造微分-差分参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零,利用Lyapunov泛函,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的有效性.     

基于事件驱动的环形编队多智能体系统

研究了控制器采用事件驱动机制时,多智能体系统的环形编队控制问题.事件驱动控制机制用来降低个体控制更新的频率,以此减少整个系统的能量消耗.假设所有智能体始终在一固定的圆环上运动,并且每个智能体只能感知到其前后两个紧邻智能体的信息.利用邻居的信息,对每个智能体设计分布式控制律,在事件驱动控制机制下,所提控制策略可以使多智能体系统形成给定的期望环形编队,并将环形编队扩展到特殊的均匀环形编队形式.数值的仿真验证了所提控制策略的有效性.     

有限时间迭代学习控制

针对任意初态情形, 借助于初始修正吸引子的概念,讨论不确定时变系统能够达到实际完全跟踪性能的迭代学习控制方法.闭环系统中含有限时间控制作用, 在预先指定的区间上实现零误差跟踪,且起始段的系统输出轨迹也可预先规划.分别讨论部分限幅学习与完全限幅学习, 证明闭环系统中各变量的一致有界性以及误差序列的一致收敛性. 变量有界性证明得益于提出的限幅学习算法,特别是完全限幅学习算法可确保参数估值的变化范围.     

不确定脉冲系统的有限时间鲁棒滤波

研究了线性脉冲系统的有限时间鲁棒滤波问题.一方面给出了滤波误差系统有限时间稳定和满足性能要求的充分条件,并且给出了滤波器的设计方法.另一方面为了避免设计方法中出现的耦合问题,给出了一个可行的结论.最后通过数值算例表明了结论的可行性和有效性.     

Adaptive Constrained Control of Unknown Strict Feedback Nonlinear Systems With Dead Zone Input北大核心CSCD

研究了具有死区输入的预设约束未知高阶严格反馈非线性系统的控制问题,提出了一种基于免疫函数的自抗扰预设漏斗约束自适应控制策略。首先,针对系统内部的未知问题,采用免疫函数与扩张状态观测器结合对系统内部未知项进行观测;其次,通过Lyapunov方法与漏斗控制相结合设计控制器,使得跟踪误差能够维持在预先设定的漏斗约束范围内;同时,利用双曲正切函数速率变化快这一特性设计自适应控制律,引入指令滤波器避免反步法中重复求导问题,分析证明了闭环系统所有信号的有界性。仿真实例表明了控制方法的有效性。     

分段脉冲系统的有限时间稳定与滤波

利用线性矩阵不等式和松弛变量方法,研究连续时间分段脉冲系统的有限时间稳定和滤波问题.一方面给出滤波误差系统有限时间稳定和满足性能要求的充分条件.另一方面给出有限时间滤波问题可解的充分条件和滤波器的设计方法.最后通过数值算例表明结论的可行性和有效性.     

基于牵制控制的多智能体系统的有限时间与固定时间一致性

主要研究了在有限时间与固定时间内,牵制多智能体系统到异质目标节点的问题.通过设计非连续的控制协议和两种有效的牵制方案,使得一群有向协作个体在有限时间内或者固定时间内与目标节点达到一致.利用微分包含、集值映射及Lyapunov稳定性理论,给出了多智能系统达到有限时间一致性和固定时间一致性的充分条件.最后,通过数值仿真验证...     

不确定环境下多自主体系统的分布式估计与控制

多自主体系统是当前系统控制界研究的热点问题. 在实际中, 自主体系统通常并不是在理想的环境下执行任务, 而是面临多源头、多层次和多变化的各类不确定性因素的影响. 它们通过在微观层面上影响各自主体决策的正确性, 从而在宏观上对自主体系统的整体行为产生显著影响. 不确定性因素和多自主体系统分布式信息架构交互耦合, 给系统的设计与分析带来本质性困难. 本文围绕分布式估计与分布式控制问题, 研究在随机通信噪声、数据丢失、量化和系统未知结构参数等不确定因素影响下, 如何为各自主体设计更加鲁棒、更加有效的分布式估计算法及分布式控制律, 以实现全局估计与控制目标, 并对闭环系统性能进行系统分析.     

DoS攻击下多智能体系统的事件触发编队控制

文章研究了拒绝服务(DoS)攻击情况下多智能体系统基于事件触发的编队控制问题.首先,基于系统状态构造了一种滑模编队控制算法,有效地克服外部干扰并实现时变编队.为了避免控制资源浪费,将事件触发策略应用于多智能体系统的编队控制中,并对奇诺(Zeno)现象的避免进行了详细的分析.假设DoS攻击是周期性发生的,针对具有DoS攻击的多智能体系统,提出了一种改进的触发机制,使其仍然能完成编队控制任务,并通过Lyapunov函数法和归纳法证明了控制系统的稳定性.最后,仿真结果验证了该方案的有效性.     

无需精确初始误差的纯反馈系统实用预设时间保性能控制设计

暂态行为、稳态精度、调节时间和收敛速率是评价控制系统闭环性能的四个关键指标.文章针对非匹配的不确定纯反馈非线性系统,提出了一种同时满足以上四个指标的跟踪控制设计方案.该方案通过设定性能函数来保证系统输出信号始终保持在由该函数边界形成的包络范围内.同时,在一种新颖的误差转换机制控制下,闭环系统的稳态精度和调节时间可以被预先设定.文章使用神经网络来逼近完全未知的非线性函数,其中神经网络的权值可以通过自适应律在线更新.另外,文章在自适应律中加入σ-修正项以避免估计参数发生漂移现象.最后,仿真结果验证了所提控制方法的有效性和在控制性能上的优越性.     

离散时间不确定脉冲系统的有限时间稳定性与滤波

本文研究离散时间不确定脉冲系统的有限时间稳定性和滤波问题.利用线性矩阵不等式和松弛变量方法,不仅给出了滤波误差系统有限时间稳定和满足性能要求的充分条件,另外也给出了滤波器存在的充分条件和设计方法.最后通过数值模拟表明了结论的可行性和有效性.     

非线性时滞系统自适应模糊动态面控制

针对未知非线性系统控制器设计过程中引入逼近器过多的问题,提出一种简化的自适应模糊动态面控制器设计方案.在控制器设计过程中,仅采用一个模糊逻辑系统作为逼近器,使得所有的未知项得到补偿,同时采用自适应技术在线辨识未知参数和逼近误差上界.文中的控制方案克服了传统backstepping控制器中"复杂性膨胀"的问题.通过构造合适的Lyapunov函数,证明闭环系统的所有信号为半全局最终一致有界.仿真实例验证所提出的控制方案的有效性.     

广义不确定系统的终端滑模控制

本文研究了线性广义不确定系统在满足匹配条件下的终端滑模控制的综合设计问题.利用变结构控制方法设计切换函数和终端滑模控制器,获得了在终端滑模控制下,闭环系统的模态在有限时间内到达平衡点的重要结果.克服了传统的变结构控制方法只能保证闭环系统的模态在平衡点渐近稳定,不能实现有限时间到达平衡点的缺点.举例说明了设计方法的合理性和有效性.