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一类具有未知幂次的高阶不确定非线性系统的自适应控制

已有 837 次阅读 2022-8-7 17:15 |系统分类:博客资讯

引用本文

 

刘玉发, 刘勇华, 苏春翌, 鲁仁全. 一类具有未知幂次的高阶不确定非线性系统的自适应控制. 自动化学报, 2022, 48(8): 2018−2027 doi: 10.16383/j.aas.c200893

Liu Yu-Fa, Liu Yong-Hua, Su Chun-Yi, Lu Ren-Quan. Adaptive control for a class of high-order uncertain nonlinear systems with unknown powers. Acta Automatica Sinica, 2022, 48(8): 2018−2027 doi: 10.16383/j.aas.c200893

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c200893

 

关键词

 

高阶非线性系统,输出跟踪,自适应控制,障碍函数,未知幂次 

 

摘要

 

研究了一类具有未知幂次的高阶不确定非线性系统的自适应跟踪控制问题. 在无需系统函数先验知识的条件下, 采用积分反推技术和障碍李雅普诺夫函数, 提出了一种新颖的自适应跟踪控制算法. 该控制算法的显著特点是所设计的自适应控制器均与系统幂次无关, 并且能够保证闭环系统的所有信号皆有界. 仿真算例验证了该控制算法的有效性.

 

文章导读

 

在工业生产和社会生活中, 存在着大量的复杂系统, 如非线性耦合机械系统[1]、超临界机组[2]. 这些复杂系统线性化时通常包含了不可控模态, 给其控制器设计与分析带来了挑战. 在过去十几年里, 这类称之为高阶非线性系统的自适应控制问题吸引了很多研究者的关注. Lin等在文献[3-4]中提出了一种新的构造性设计框架增加幂次积分法, 有效解决了高阶非线性系统的镇定与实际跟踪问题. 借助于这一方法, 文献[5-19]研究了不同条件下高阶不确定非线性系统的自适应控制问题, 取得了一系列研究成果. 值得指出的是, 上述绝大多数研究结果都要求系统的幂次信息完全已知. 然而, 在一些实际应用中, 由于控制系统本身与周围环境存在着各种不确定因素, 使得系统的幂次信息可能无法精确获取. 因此, 进一步探讨具有未知幂次的高阶非线性系统的控制器设计是很有意义并值得研究的问题.

 

针对具有未知幂次的高阶非线性系统, 文献[20-21]采用改进的增加幂次积分法, 分别给出了状态反馈和输出反馈控制算法. 然而, 这些算法没有考虑系统函数的不确定性, 且需要假设系统的幂次上界信息已知. 文献[22]结合增加幂次积分技术和自适应控制方法, 解决了具有未知幂次和不确定参数的高阶非线性系统的自适应控制问题. 最近, 针对一类具有未知时变幂次的高阶非线性系统, 文献[23]利用障碍李雅普诺夫方法给出了满足全状态约束条件的自适应控制方案. 但文献[22-23]所提控制方案仍然要求系统幂次的上界已知. 为去除这一假设条件, 文献[24]采用增加幂次积分技术和逻辑切换方法, 设计了一种全局切换自适应镇定方案. 该方案的不足在于切换控制信号是非光滑的, 可能会引起抖振问题, 从而激发系统中的高频未建模动态. 为此, 文献[25]利用动态增益法, 提出了一种光滑自适应状态反馈控制器, 但这种控制器仅适用于相对阶为2的非线性系统.

 

基于以上讨论, 本文研究了一类具有未知幂次的高阶不确定非线性系统的自适应跟踪控制问题. 结合积分反推技术和障碍李雅普诺夫函数, 提出了一种新颖的自适应状态反馈控制策略. 本文所得到的控制策略具有如下优点: 1) 采用对数型障碍李雅普诺夫函数[26-27]解决了系统幂次未知与模型不确定带来的技术难题; 2) 所提出的自适应控制策略中没有包含虚拟控制律的导数信息, 避免了积分反推法中的计算膨胀问题; 3) 所设计控制器能够确保闭环系统的所有信号一致有界. 最后, 仿真结果验证了本文理论结果的有效性.

 1  具有未知幂次的控制系统框图

 

针对一类具有未知幂次的高阶不确定非线性系统, 提出了一种基于障碍李雅普诺夫函数的自适应控制算法. 在无需知晓系统函数先验知识的条件下, 所提控制算法有效克服了系统幂次未知与模型不确定带来的技术挑战. 该算法的显著特点是所设计的自适应控制器均与系统幂次无关. 最后, 仿真结果验证了本文控制算法的有效性与通用性.

 

今后的研究方向包括将本文所提方法推广到具有未知幂次的高阶非线性系统的输出反馈控制设计[34]. 此外, 为验证本文方法的实用性, 将本文所提控制策略应用于实际系统[35]亦是我们未来研究的目标.

 

者简介

 

刘玉发

广东工业大学自动化学院硕士研究生. 主要研究方向为自适应控制. E-mail: yufa.liu@outlook.com

 

刘勇华

广东工业大学自动化学院副教授. 主要研究方向为非线性控制与智能控制. 本文通信作者. E-mail: yonghua.liu@outlook.com

 

苏春翌

广东工业大学自动化学院教授. 主要研究方向为控制理论及其在机电系统中的应用. E-mail: chunyi.su@concordia.ca

 

鲁仁全

广东工业大学自动化学院教授. 主要研究方向为网络化控制系统理论及应用, 医疗大数据分析, 智能制造. E-mail: rqlu@gdut.edu.cn



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