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一类具有滞环特性的非线性采样系统及其控制

李朋朋  
【摘要】:滞环现象、不确定性、外部扰动等因素普遍存在于各类实际系统中,并对系统的性能造成极大影响。到目前为止,虽然对于具有滞环特性非线性系统的控制研究取得了大量丰富的成果,但是大多数研究成果都基于连续型假设,与采样控制理论相结合的相对较少。随着计算机等科学技术的飞速发展,采样控制理论受到众多学者的关注。因此,有必要对具有滞环特性的非线性采样系统进行研究。本文基于采样控制理论、Lyapunov稳定性理论、自适应控制、扰动补偿控制等理论与控制方法,讨论一类具有滞环特性非线性采样系统的控制问题。本文的主要研究内容如下:(1)对Backlash-Like滞环模型和Prandtl-Ishlinskii滞环模型的特性进行研究,并选定Prandtl-Ishlinskii模型作为本文所研究非线性采样系统的输入。此外,利用径向基函数(RBF)神经网络逼近滞环分解后的未知非线性部分,通过对滞环的逼近来放宽非零常数控制增益参数的限制,从而缩小系统的误差范围。(2)针对一类具有未知Prandtl-Ishlinskii滞环输入的不确定非线性系统,提出基于RBF神经网络的自适应采样观测器和自适应输出反馈控制器设计方案。在考虑采样输出的情况下,利用RBF神经网络良好的逼近能力分别设计新的自适应采样观测器和自适应输出反馈控制器。根据所建立的非线性采样系统一致最终有界的充分条件和构造的Lyapunov-Krasovskii泛函严格证明整个闭环系统的一致最终有界。在未知滞环输入和不可测状态的条件下,保证系统满意的控制性能。(3)在前面的研究基础上,针对具有未知Prandtl-Ishlinskii滞环输入和外部扰动的不确定非线性系统,提出基于RBF神经网络和扰动逼近器的抗干扰自适应采样观测器和抗干扰自适应输出反馈控制器设计方案。利用扰动补偿控制的方法,通过所设计的扰动逼近器来估计系统中的复合扰动,从而解决参数选择问题。在未知滞环输入、未知外部干扰和不可测状态的条件下,保证所有闭环信号的一致最终有界。


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