一类增长线性地依赖于不可测状态不确定非线性系统输出反馈控制

非线性控制系统理论与应用第一章线性控制系统概述线性控制系统是一类基于线性系统理论的控制系统。

线性系统是指系统的输入与输出成比例的关系，即如果输入信号增加一倍，输出信号也会增加一倍。

线性系统具有稳定性和可控性的优点，因此在控制系统设计中有广泛的应用。

线性控制系统分为时不变系统和时变系统两种。

在时不变系统中，系统参数固定不变。

在这种情况下，可以针对系统的等效传递函数或状态方程进行设计和分析。

时变系统中，系统参数随时间变化。

需要对系统进行时变分析，以便针对不同时间点设计控制器。

第二章非线性控制系统概述非线性系统是指系统的输入与输出不成比例的关系。

非线性系统不同于线性系统的特点是可能出现复杂的动态行为和稳定性问题。

因此，非线性系统的控制设计比线性系统更加复杂，需要更高级的系统理论和控制方法。

非线性控制系统包括分段线性系统、滞后系统、时变系统和混沌系统等。

非线性控制系统设计需要掌握许多高级数学工具，如微积分、变分法、拓扑学、非线性动力学和控制理论等。

第三章非线性控制系统的分析由于非线性系统比线性系统更为复杂，因此非线性控制系统的分析也更加困难。

但是，通过一些数学工具和技术，可以对非线性系统进行分析和解决。

非线性系统最重要的特征之一是稳定性。

非线性系统有时会出现不稳定的情况。

在设计非线性控制系统时，需要对系统的稳定性进行分析，以便在设计和实现控制器时考虑哪些因素会对稳定性产生影响。

另外一个重要的因素是动态行为。

非线性系统可能显示出复杂的动态行为，如周期性行为或混沌行为。

在非线性控制系统设计中，控制器必须能够应对这些复杂的动态行为。

第四章非线性控制系统的设计在非线性控制系统设计中，需要考虑许多因素。

首先，需要选择适当的控制策略，如状态反馈、输出反馈、模糊控制或神经网络控制。

其次，需要选择适当的控制器类型，如比例控制器、PID控制器或先进控制器。

最后，在设计非线性控制系统时，需要注意以下几个方面：1、控制器必须能够适应系统的非线性特性。

一类不确定对象的扩张状态观测器一、本文概述在当今复杂的工程和科学领域，对系统状态进行准确观测和估计是至关重要的。

当涉及到一类具有不确定性的对象时，传统的状态观测器设计方法可能无法满足性能要求。

针对这一问题，本文提出了一种新颖的扩张状态观测器（Extended State Observer, ESO）设计方法，专门用于处理一类具有不确定性的对象。

本文的核心思想是将对象的不确定性视为一个额外的状态，并将其纳入到观测器的设计中。

通过这种方式，观测器不仅能够估计对象的内部状态，还能够实时估计和补偿不确定性。

这一方法的关键在于设计一个适当的扩张状态观测器，使其能够在存在不确定性的情况下仍然保持良好的性能。

本文的结构安排如下：我们将介绍一类不确定对象的数学模型，并讨论其特性。

接着，我们将详细阐述所提出的扩张状态观测器的设计原理和步骤。

我们将通过仿真实验验证所提出方法的有效性和鲁棒性。

我们将总结全文并提出未来可能的研究方向。

本文的研究成果有望为处理不确定性对象的状态观测问题提供新的思路和方法，对于提高系统的性能和可靠性具有重要意义。

二、不确定对象建模与分析在现代控制理论中，不确定对象的建模与分析是确保系统稳定性和性能的关键步骤。

不确定对象通常指的是那些存在参数变化或外部扰动的系统，这些不确定性因素可能会对系统的行为产生显著影响。

为了有效地设计一个扩张状态观测器，首先需要对这些不确定因素进行准确的建模。

在建模过程中，我们通常采用数学方法来描述系统的动态特性和不确定性。

这包括使用状态空间表示法来定义系统的状态变量和方程，以及引入适当的不确定性模型，如摄动理论或概率模型，来描述系统参数的不确定性。

通过对这些不确定性进行量化，我们可以更好地理解和预测系统在不同操作条件下的行为。

分析不确定对象时，我们的目标是确定系统在各种不确定性条件下的稳定性和性能。

这通常涉及到对系统方程进行线性化处理，并应用如Lyapunov稳定性理论等方法来评估系统稳定性。

自动控制原理第十章非线性控制系统非线性控制系统是指系统动态特性不能用线性数学模型表示或者用线性控制方法解决的控制系统。

非线性控制系统是相对于线性控制系统而言的，在现实工程应用中，许多系统经常具有非线性特性，例如液压系统、电力系统、机械系统等。

非线性控制系统的研究对于实现系统的高效控制和稳定运行具有重要意义。

一、非线性控制系统的特点1.非线性特性：非线性控制系统的动态特性往往不能用线性方程或者线性微分方程描述，经常出现非线性现象，如饱和、死区、干扰等。

2.多变量关联：非线性系统动态关系中存在多个变量之间的相互影响，不同变量之间存在复杂的耦合关系，难以分离分析和解决。

3.滞后响应：非线性系统的响应时间较长，且在过渡过程中存在较大的像后现象，不易预测和控制。

4.不确定性：非线性系统通常存在参数变化、外部扰动和测量误差等不确定性因素，会导致系统性能变差，控制效果下降。

二、非线性控制系统的分类1.反馈线性化控制：将非线性系统通过适当的状态反馈、输出反馈或其它形式的反馈转化为线性系统，然后采用线性控制方法进行设计。

2.优化控制：通过建立非线性系统的数学模型，利用优化理论和方法，使系统达到其中一种性能指标最优。

3.自适应控制：根据非线性系统的参数变化和不确定性，设计自适应控制器，实时调整控制参数，以适应系统的动态变化。

4.非线性校正控制：通过建立非线性系统的映射关系，将测量信号进行修正，以减小系统的非线性误差。

5.非线性反馈控制：根据非线性系统的特性，设计合适的反馈控制策略，使得系统稳定。

三、非线性控制系统设计方法1.线性化方法：通过将非线性系统在其中一工作点上线性化，得到局部的线性模型，然后利用线性控制方法进行设计和分析。

2.动态编程方法：采用动态系统优化的方法，建立非线性系统的动态规划模型，通过求解该模型得到系统的最优控制策略。

3.反步控制方法：通过构造适当的反步函数和反步扩散方程，实现系统状态的稳定和输出的跟踪。

具有输入未建模动态的纯反馈非线性系统自适应控制张天平;葛继伟;夏晓南【摘要】对一类具有状态和输入未建模动态且控制增益符号未知的纯反馈非线性系统,利用非线性变换、改进的动态面控制方法以及Nussbaum函数性质,提出两种自适应动态面控制方案.利用正则化信号来约束输入未建模动态,从而有效地抑制其产生的扰动.通过引入动态信号,有效地处理了由状态未建模动态引起的动态不确定性.通过在总的李雅普诺夫函数中引入非负正则化信号,并利用稳定性分析中引入的紧集,证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的.数值仿真验证了所提方案的有效性.%Based on dynamic surface control(DSC)method and using Nussbaum function property,two adaptive DSC schemes are developed for a class of pure-feedback nonlinear systems with state and input unmodeled dynamics as well as unknown control gain sign in this paper.Normalization signal is designed to restrict the input unmodeled dynamics, and the disturbance produced by it is effectively suppressed.Dynamic signal is introduced to deal with the dynamic uncertainty caused by unmodeled dynamics.By adding the normalization signal to the whole Lyapunov function and using the defined compact set in stability analysis,all the signals in the closed-loop system are proved to be semi-globally uniformly ultimately bounded(SGUUB).Numerical simulation verifies the effectiveness of the proposed approach.【期刊名称】《控制理论与应用》【年(卷),期】2017(034)012【总页数】11页(P1637-1647)【关键词】输入未建模动态;动态面控制;积分型Lyapunov函数;Nussbaum函数【作者】张天平;葛继伟;夏晓南【作者单位】扬州大学信息工程学院自动化专业部,江苏扬州225127;扬州大学信息工程学院自动化专业部,江苏扬州225127;扬州大学信息工程学院自动化专业部,江苏扬州225127【正文语种】中文【中图分类】TP131 引言(Introduction)自从文献[1]提出后推设计以来,它已成为非线性系统控制的主要设计工具.其缺点是在后推的每一步需对虚拟控制反复求导,随着系统阶次的增加,控制器的结构越加复杂,通常称为“微分爆炸”问题.文献[2]通过在后推的每一步引入一个1阶滤波器,用代数运算代替微分运算来消除传统后推设计的不足.文献[3–4]在文献[2]基础上分别对严格反馈及纯反馈两类非线性系统提出两种自适应动态面控制方案.进一步,文献[5]提出一种改进的动面控制策略.近年来,带有输入未建模动态的自适应控制受到了人们广泛的关注,并取得了一些研究成果.文献[6]首次对输入未建模动态展开了研究,并分别对具有线性输入未建模动态的严格反馈非线性系统和输出反馈非线性系统,利用正则化信号、动态非线性阻尼设计和后推技术,设计了相应的控制律.该设计保证了对于传递函数描述下的输入未建模增益,存在一个独立于初始条件的正则化信号,使得系统所有输入与状态收敛于一个区间内.文献[7]利用小增益定理拓展了文献[6]关于输入未建模动态的研究思路.文献[8]在文献[6–7]的基础上得到了进一步的结果,证明了未建模动态子系统为零相对阶的最小相位系统的有界性.文献[9–15]关于输入未建模动态展开了不同的讨论.对于线性输入未建模动态,相应的约束条件是子系统为最小相位系统,而对于非线性输入未建模动态,要求子系统零动态是输入状态稳定的.在该假设条件下,根据输入未建模动态李雅普诺夫函数的指数收敛率,设计正则化信号,提出自适应后推控制律,但系统高频增益符号假设是已知的.众所周知,当系统的控制方向未知时常常给控制器的设计带来较大困难.由于具有广阔的应用背景,控制增益符号未知的非线性系统受到广泛的讨论.文献[16]为控制方向未知的系统提供了一种通用性控制方法,即Nussbaum函数增益技术.文献[17–18]针对存在未知高频增益和时变不确定性的非线性系统,利用Nussbaum函数和后推技术,提出了一种鲁棒控制策略.文献[19]利用Nussbaum函数性质讨论了一类具有时滞不确定性的严格反馈系统的自适应控制问题,同时给出了时变控制增益符号未知的闭环系统稳定的判断定理.文献[20]对一类具有未建模动态的纯反馈非线性系统,在虚拟控制增益已知和未知的两种情形下,分别提出了自适应动态面控制方案,并利用Nussbaum函数解决了虚拟控制增益未知的问题.文献[21]对一类具有未建模动态及动态不确定性的严格反馈非线性系统,利用李雅普诺夫函数刻画状态未建模动态,提出一种新的自适应动态面控制方案.文献[22–23]对一类带有输入未建模动态的输出反馈非线性系统,利用正则化信号约束输入未建模动态,提出两种输出反馈自适应动态面控制策略.文献[24]对一类具有未建模动态和死区的纯反馈非线性系统,在假设控制增益符号已知的条件下,提出一种基于改进动态面控制的自适应神经网络控制方案.本文在文献[5,20,22,24]的基础上,对一类纯反馈非线性系统,提出了两种新的鲁棒自适应动态面控制策略.主要贡献如下:1)对同时具有状态和输入未建模动态的非线性系统,分别讨论了控制增益gn(x)符号已知和未知两种情况,提出了两种不同的自适应控制策略,而文献[22–23]中讨论的系统是一类输出反馈非线性系统.2)通过非线性变换将纯反馈系统转化为更容易分析的严格反馈系统形式,采用改进的动态面控制方法,避免采用中值定理,从而移去了虚拟控制增益符号及其上下界已知的假设条件,并简化了设计.3)在后推设计的前n−1步仅有一个参数需要在线调节,减轻了计算量.4)通过在总的李雅普诺夫函数中加入非负正则化信号,并利用动态面控制证明的特点,有效地处理了控制信号的有界性.2 问题的描述及基本假设(Problem statement and basic assumptions)考虑如下一类具有输入未建模动态的纯反馈非线性系统:式中:i=[x1x2···xi]T∈Ri,i=1,2···,n;x=[x1···xn]∈Rn是状态向量,ω∈R是作用在非线性系统上的不可量测信号,y∈R是系统输出,gn(x),fi(·)(i=1,···,n)是未知光滑函数,z∈ Rn0是不可测量状态,∆i(t,z,x)(i=1,···,n)为未知不确定扰动.输入未建模子系统描述如下:式中:p∈Rn1是由输入u∈R所产生的未建模状态,ω∈ R是n1阶子系统的输出,A∆(·)和b∆是未知向量,c∆(·)是未知函数并且d∆未知常数.控制目标:设计自适应控制律u,使得系统的输出y尽可能好地跟踪一个给定的期望信号yd,并保证闭环系统是半全局一致终结有界的,且跟踪误差收敛到一个小的残差集内.定义1[25]对于系统=q(t,z,x),如果存在K∞类函数1,2和一个Lyapunov函数V0(z)使得以及存在两个常数c＞0,d≥0和一个K∞类函数γ(·)使得式中:c＞0,d≥0是两个已知常数,γ(·)是一个已知K∞类函数,则称未建模动态是指数输入状态实用稳定(exponentially input-state-practically stable,exp-ISpS).假设1[25]未建模动态是指数输入状态实用稳定(exp-ISpS)的.假设2 gn(x)的符号是已知的,且存在常数gi0和gn1,使得不失一般性,假设gn(x)＞0.假设3[3]期望轨迹向量xd=[yddd]T∈Ωd连续可测,其中是一个紧集,B0是一个已知正常数.假设4[25]对未知不确定扰动∆i(t,z,x),i=1,···,n,存在未知非负连续函数ρi1(·),未知非负连续单调递增函数ρi2(·),使得其中‖·‖表示欧氏范数.假设5[13] 对于输入未建模动态子系统(2)–(3),其相对阶数为零,即d∆̸=0,且存在一个常数,使得‖c∆(p)‖≤‖p‖.假设6[13] 对于输入未建模动态子系统(2)–(3),存在一个Lyapunov函数W(p),满足式中:βp1,βp2,βp3是正常数,δ0是已知正常数.引理1[25]若V0(t)是系统=q(t,z,x)的一个exp-ISpS李雅普诺夫函数,即假设1成立,则对于任意常数f∈(0,c),任意初始时间t0＞0,任意初始状态z0=z(t0),v0＞0和任意(|x1|)≥γ(|x1|),存在有限时间对于非负函数D(t0,t),定义动态信号=−fv+(|x1|)+d.当t≥ t0+T0时,存在D(t0,t)=0,使得V0(z)≤v(t)+D(t0,t).不失一般性,取(|x1|)=γ(|x1|).引理2若假设6成立,=−δ0+|u|,则存在常数c1,c2＞0使得其中δ0由式(7)确定.引理2证明参见文献[13].注1 假设1是对未建模动态的要求;假设2是为了保证所讨论的下三角型系统是能控的而对未知系统函数提出的基本要求;假设3是对跟踪信号的要求;假设4是对动态不确定性提出的要求;假设5–6是对输入未建模动态的刻画.假设1–6在现有文献中已被广泛使用.仿真中应该验证状态未建模动态和输入未建模动态满足假设1,4–6.此外,需要构造适当的李雅普诺函数,如来确定设计动态信号、正则化信号用到的设计参数f及δ0.3 控制增益符号已知的控制器设计(Controller design with known gain sign) 本节中,首先讨论系统控制增益gn(x)及d∆符号已知的情形,不妨假设全为正.令Fi(i,xi+1)=fi(i,xi+1)−xi+1,i=1,···,n−1.则系统(1)可改写为如下形式:对于未知连续函数Fi(i,xi+1),1≤i≤n−1,在给定的紧集ΩZi上,本文将采用径向基函数神经网络进行逼近,即式中:Zi=i+1,εi(Zi)是逼近误差,i=1,···,n−1,Fn(Zn)将在最后一步中给出,Zn=[xTsnnv]T.基向量ξi(Zi)=[ξi1(Zi) ···ξili(Zi)]T∈ Rli,基函数定义如下:其中:bik和aik分别为高斯函数的中心和宽度,k=1,···,li,理想权向量定义为控制器设计分为n步,βi是以αi为输入的一阶滤波器的输出,i=2,···,n.最后,控制律u 将在第n步提出.为了叙述方便,定义一些如下形式的Lyapunov函数:式中:s1=x1−β1=y−yd,si=xi−βi,i=2,···,n.第1步由式(10)可知对s1求导得设计虚拟控制律α2如下:式中:a1＞0,k1＞0是设计常数,是λ在t时刻的估计,而设计一阶滤波器如下:式中:τ2为时间常数,α2为系统输入,β2为系统状态.令y2=β2−α2,可得出因此有式中是一个非负连续函数.对Vs1关于时间t求导,得式中=−λ.由假设4和引理1可知存在一个正常数D0,使得D(t0,t)≤ D0,∀t≥ 0,可得式中:表示由Young’s不等式得将式(25)–(26)代入式(24),可得式中:是一个未知的非负连续函数.第i步(2≤i≤n−1) 对si求导得设计虚拟控制律αi+1如下:式中:ai＞0,ki＞0是设计常数.设计一阶滤波器如下:式中:τi+1为时间常数.令yi+1= βi+1− αi+1,可得进一步有类似于第1步的推导,易得式中:是一个未知的非负连续函数.第n步令sn=xn−βn,因此可得令Gn(x)=d∆gn(x),定义一个光滑Lyapunov函数如下:由积分第2中值定理可知其中σ∈(0,1).因此Vsn为正定函数.将Vsn对时间t求导并利用分部积分可得由假设4得同理,与第1步类似,由假设4和引理1可得由Young’s不等式可得由假设4和引理1,可得式中对于未知连续函数Fn(Zn),在给定的紧集ΩZn上采用径向基函数神经网络进行逼近,即将式(33)(36)–(41)代入式(35),可得将式(3)代入式(42),并利用Young’s不等式,可得为了处理上式中项,由假设5–6及引理2可知设H=max{c1(‖p(0)‖+|(0)|),c2},则可得不妨令将其代入上式,可得式中P=(1+|(t)|)2.设计下面的控制律u:式中:an＞0,kn＞0是设计常数,是H在t时刻的估计.将式(46)和式(47)代入式(43),并利用Young’s不等式,可得式中:是一个未知的非负连续函数,设计参数,的自适应调节律如下:式中γ1,γ2,σ1,σ2＞ 0是设计常数.定义紧集式中:γ3＞0是一个设计常数,J为任给的正常数,pn=2n+3.令连续函数κi在紧集Ωn×Ωd上的最大值为M1i(i=1,···,n),ηi在紧集Ωn×Ωd上的最大值为M2i(i=2,···,n),|u|在紧集Ωn×Ωd上的最大值为M3.定理1 考虑由系统(1)、控制律(47)、自适应律(49)–(50)组成的闭环系统,若假设(1)–(6)成立,对于任意有界初始条件及V(0)≤J,存在常数ki,τi,γ1,γ2,σ1,σ2使得闭环系统半全局一致终结有界,其中ki,1/τi,α0满足如下条件:证选取如下Lyapunov函数:将V对时间t求导,可得所以当V≤J时,易得将式(52)代入式(55),可得当V≤J,可得有界.因为x1=s1+yd,xi=si+yi+ αi,利用式(20)–(30),依次可得x1,α2,x2,···,αn,xn是有界的.由∈L∞,可得P是有界的.根据式(47)及,,P∈L∞,可得u∈L∞.因为Q(n−1,v)是一个非负连续函数,n−1,v有界,所以Q(n−1,v)有界.可设Q(n−1,v)≤µ0,µ0是正常数.由上式可得如果V=J且α0≥(µ0+µ1)/J,那么≤0.进一步,如果V(0)≤ J,那么V(t)≤ J,∀t＞ 0.式(57)两边同乘以eα0t可得对式(58)积分,可得因此,闭环系统的所有信号和是一致终结有界的.进一步有xi,yi+1和αi,u一致终结有界.4 控制增益符号未知的控制器设计(Controller design with unknown gain sign) 本节中,将放宽假设条件,研究含有Nussbaum函数的自适应动态面控制器来处理控制增益符号未知且具有输入未建模动态情形的控制问题.假设7 gn(x)的符号是未知的,且存在常数gi0和gn1,使得其中Nussbaum函数性质如下:常用的Nussbaum函数包括:和本文选取引理 3 已知V(·),ζ(·)都是[0,tf)上的光滑函数,且V(t)≥ 0,∀t∈ [0,tf),N(·)是一个Nussbaum函数,如果下列不等式成立其中:c为非负常数,g(x(τ))是一个在闭区间[l−,l+]取值的时变参数,α是一个正常数.可得V(t),ζ(t)和一定在[0,tf)上有界.第i步(0≤i≤n−1) 与第3节讨论相同,在此不再赘述.第n步令sn=xn−βn,因此可得由假设7,定义一个光滑Lyapunov函数如下:由积分第2中值定理可知,Vsn可改写为其中σ∈(0,1).对Vsn在时间t上求导,可得类似于第3节的推导,易得设计控制律如下:令类似于式(44)–(45)的推导,可得将式(68)–(70)代入式(68),并利用Young’s不等式得定义总的Lyapunov函数如下:式中γ3＞0是设计常数.定义紧集式中:J为任给的正常数,pn=2n+2.令连续函数κi在紧集Ωn×Ωd上的最大值为M1i,i=1,···,n,ηi在紧集Ωn×Ωd上的最大值为M2i,i=2,···,n.定理2 考虑一类由系统(1)、控制律(68)–(69)、自适应律(48)组成的闭环系统,若假设1,3–7成立,则对于任意有界初始条件及V(0)≤J,存在常数ki,τi,γ1,γ2,σ1,σ2使得闭环系统半全局一致终结有界,其中ki,1/τi,α0满足如下条件:证总的Lyapunov函数V由式(72)确定.当V≤J时,对Lyapunov函数V求导并利用式(68)–(69)可得将式(74)代入式(75),可得若V≤J,则有有界,类似于定理1的分析可得n,αi有界.根据∈L∞,可知P有界.因为Q(n−1,v)是一个非负连续函数,n−1,v有界,所以Q(n−1,v)有界.可设Q(n−1,v)≤µ0,µ0是一个未知正常数.由式(78)得类似于第2节的讨论,可得由引理3可知,V(t)和ζ(t)在[0,tf)上有界.由于tf是任意正常数,因此,和ζ(t)在[0,∞)上有界.进一步由式(69)可知,式(77)右边第4项是有界的,即存在正常数µ2使得N(ζn)+1]n|≤ µ2.由式(77)可得如果V=J且α0≥(µ0+µ1+µ2)/J,那么≤0.进一步,如果V(0)≤ J,那么V(t)≤J,∀t≥0.因此,闭环系统的所有信号si,yi,,v,和是一致终结有界的.进一步,可得xi,yi+1和αi,u一致终结有界.注2 本文利用Nussbaum函数,设计了控制律(68)和Nussbaum参数自适应律(69).进一步,在总的李雅普诺夫函数中加入了正则化信号,从而证明了闭环系统的稳定性.5 仿真结果(Simulation results)例1考虑如下具有未建模动态的倒立摆系统[23]:式中:q(t,z,y)= −2z+y sin t+0.5,∆1=0.5z,∆2=x1z,g=9.8 m/s2重力加速度,mc=1kg 是小车的质量,ml=0.1kg是半个杆的质量,l=0.5m是半个杆的长度.期望的轨迹为yd=(π/30)sin t.仿真中,=−δ0+|u|,=−v+2.5y2+0.6;设计参数取为k1=5,k2=10,γ1=γ2=4,σ1= σ2=0.01,δ0=1.5,τ2=0.05;初值为x(0)=[0.05 −0.1]T,z(0)=0,p(0)=[00]T,(0)=1.5,(0)=0.15,(0)=0.2,v(0)=1.5.基向量为仿真结果如图1–3所示.从图1,2可知,本文所设计的自适应控制能够保证闭环系统具有良好的跟踪性能.例2考虑如下一类具有输入和状态未建模动态的纯反馈非线性系统:期望的跟踪轨迹yd(t)=0.5sint+0.25sin(0.5t).图1 增益符号已知的倒立摆系统输出y和期望轨迹ydFig.1 Output y and desired trajectory ydfor inverted pendulum system with known gain sign图2 跟踪误差s1Fig.2 Tracking error s1图3 控制信号uFig.3 Control signal u对于控制方案1(增益符号已知):仿真中动态信号为设计参数取为初值取为神经网络的设计参数为仿真结果如图4–6所示.图4 增益符号已知的纯反馈系统输出y和期望轨迹ydFig.4 Output y and desired trajectory ydfor pure-feedback system with known gain sign 图5 跟踪误差s1Fig.5 Tracking error s1图6 控制信号uFig.6 Control signal u对于控制方案2(增益符号未知):仿真中动态信号为设计参数取为初值取为神经网络的设计参数为仿真结果如图7–9所示.图7 增益符号未知的纯反馈系统输出y和期望轨迹ydFig.7 Output y and desired trajectory ydfor pure-feedback system with unknown gain sign 图8 跟踪误差s1Fig.8 Tracking error s1图9 控制信号uFig.9 Control signal u6 结论(Conclusions)本文对一类具有状态和输入未建模动态的纯反馈非线性系统,利用非线性变换将纯反馈非线性系统转换为形式上的严格反馈非线性系统,进一步,利用动态面控制方法,对控制增益符号已知和未知情况,提出两种自适应控制方案.通过引入一阶滤波器,降低了控制器设计的复杂性.利用径向基函数神经网络逼近系统中的未知光滑非线性函数.利用积分型李雅普诺夫函数放宽了控制增益的要求.利用Young’s不等式,对推导过程中的不确定项进行放缩,从而减少神经网络在线调节参数的数目.利用Nussbaum函数的性质,处理虚拟控制增益符号未知问题.在未来的研究工作中进一步将其结果推广到具有输出和状态约束的非线性系统.参考文献(References):【相关文献】[1]KANELLAKOPOULOS I,KOKOTOVIC P V,MORSE A S.Systematic design of adaptive controllers for feedback linearizable systems[J].IEEE Transactions on Automatic Control,1991,36(11):1241–1253.[2]SWAROOP D,HEDRICK J K,YIP P P,et al.Dynamic surface control for a class of nonlinear systems[J].IEEE Transactions on Automatic Control,2000,45(10):1893–1899.[3]WANG D,HUANG J.Neural network-based adaptive dynamic surface control for a class of uncertain nonlinear systems in strictfeedback form[J].IEEE Transactions on Neural Networks,2005,16(1):195–202.[4]ZHANG T P,GE S S.Adaptive dynamic surface control of nonlinear systems with unknown dead zone in pure 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几类不确定非线性系统的智能控制问题研究在实际中,大多数系统都是非线性系统,而且通常受到不确定性,时滞以及随机扰动等因素的影响。

自适应控制因其具有辨识对象和在线修改参数的能力,能够有效抑制不确定性的影响,另一方面模糊逻辑系统以及神经网络能以任意精度逼近未知连续函数,因此是处理不确定性特别有效的方法。

近年来,通过将反步递推设计方法与模糊逻辑系统理论或神经网络相结合的反步递推自适应智能控制得到了充分发展,而且取得了很多重要的研究成果,然而仍然存在着很多问题需要进一步研究。

本文将深入研究几类不确定非线性系统的智能控制问题,如具有严格反馈形式的不确定非线性系统,随机非线性系统,以及非线性互联大系统等,并且研究在系统存在时滞情况下的处理方法。

主要研究内容如下：1.针对一类具有严格反馈形式的单输入单输出不确定非线性系统,研究基于滤波器的自适应模糊跟踪控制问题。

首先设计滤波器估计不可测状态,在此基础上结合反步递推设计方法和模糊逻辑系统理论,逐步设计出虚拟控制信号和实际的控制律。

基于Lyapunov函数理论,证明了闭环系统所有信号半全局最终一致有界而且跟踪误差收敛到零的一个小邻域内。

最后通过仿真算例,验证了该方法的有效性。

2.针对一类带有未知时滞且具有严格反馈形式的单输入单输出不确定非线性系统,给出了自适应模糊输出反馈控制方法。

首先设计滤波器估计不可测状态,通过结合反步递推设计方法和动态面控制技术,避免了对虚拟控制器中自变量重复求导,从而降低了计算量,简化了所要设计的控制器。

基于Lyapunov-Krasovskii泛函,证明了闭环系统的所有信号半全局最终一致有界,而且跟踪误差收敛到零的一个小邻域内。

最后通过仿真算例验证了所提方法的有效性。

3.针对一类带有未知时滞且具有严格反馈形式的单输入单输出随机非线性系统,研究了基于观测器的自适应神经网络控制方法。

首先设计状态观测器估计不可测状态,结合反步递推设计方法和动态面控制技术,给出基于观测器的输出反馈控制方法。

最优控制问题的输出反馈设计最优控制是一种优化技术，旨在使系统的性能指标达到最佳。

在实际应用中，输出反馈设计是最优控制方法中的一种重要手段。

本文将介绍最优控制问题的输出反馈设计，并探讨其在不同领域中的应用。

一、最优控制问题简介最优控制问题是一种数学优化问题，通过选择合适的控制输入，使系统的性能指标达到最优。

最优控制问题的基本目标是在给定约束条件下，使性能指标（如系统响应速度、能耗、误差等）最小化或最大化。

二、输出反馈设计的概念输出反馈设计是一种最优控制方法，其基本思想是通过测量系统的输出，根据监测到的信息得到合适的控制输入，以实现系统的性能指标最优化。

输出反馈设计可以有效地解决系统中的不确定性和非线性问题，并提高系统的鲁棒性和稳定性。

三、输出反馈设计的数学模型输出反馈设计的数学模型主要包括系统微分方程、状态空间表示和性能指标的定义。

在最优控制问题中，为了使系统的性能指标最优，需要确定合适的状态量选择和输出反馈增益。

四、最优控制问题的输出反馈设计方法最优控制问题的输出反馈设计方法主要包括线性二次型调节、H∞优化及模态控制等。

其中，线性二次型调节是最常用的一种方法，通过求解Riccati方程可以得到最优输出反馈增益。

五、输出反馈设计在自动控制中的应用输出反馈设计在自动控制中得到广泛应用。

例如，在飞行器控制中，输出反馈设计可以通过测量飞行器的位置和速度，得到合适的控制输入，以实现飞行器的稳定性和精确性。

在机器人控制中，输出反馈设计可以通过测量机器人的姿态和位置，实现机器人的导航和避障。

在工业过程控制中，输出反馈设计可以通过测量工艺参数，实现生产过程的优化和控制。

六、输出反馈设计的优势和挑战输出反馈设计具有很多优势，如能够有效地处理非线性和不确定性，提高系统的鲁棒性和稳定性。

然而，输出反馈设计也面临一些挑战，如系统模型不准确、传感器噪声和延迟等。

七、结论最优控制问题的输出反馈设计是一种重要的优化技术，能够使系统的性能指标达到最佳。

现代控制理论⾮线性动态系统的稳定性和鲁棒控制理论研究上世纪50年代，Kallman成功的将状态空间法引⼊到系统控制理论中，从⽽标志着现代控制理论研究的开始。

现代控制理论的研究对象是系统的数学模型，它根据⼈们对系统的性能要求，通过对被控对象进⾏模型分析来设计系统的控制律，从⽽保证闭环系统具有期望的性能。

其中，线性系统理论已经形成⼀套完整的理论体系。

过去⼈们常⽤线性系统理论来处理很多⼯程问题，并在⼀定范围内取得了⽐较满意的效果。

然⽽，这种处理⽅法是以忽略系统中的动态⾮线性因素为代价的。

实际中很多物理系统都具有固有的动态⾮线性特性，如库仑摩擦、饱和、死区、滞环等，这些⾮线性动态⾮线性特性的存在常常使系统的控制性能下降，甚⾄变得不稳定。

这就使得利⽤线性系统理论处理⾮线性动态系统⾯临巨⼤的困难。

此外，在控制系统运⾏过程中，环境的变化或者元件的⽼化，以及外界⼲扰等不确定因素也会造成系统实际参数和标称值之间出现较⼤差别。

因此，基于标称数学模型所设计的控制律⼀般很难达到期望的性能指标，甚⾄会使系统不稳定。

综上所述，研究不确定条件下⾮线性动态系统的鲁棒稳定性及鲁棒控制间题具有重要的理论意义和迫切的实际需要。

⾮线性动态系统是指按确定性规律随时间演化的系统，⼜称动⼒学系统，其理论来源于经典⼒学，⼀般由微分⽅程来描述。

美国数学家Birkhoff[1]发展了法国数学家Poincare在天体⼒学和微分⽅程定性理论⽅⾯的研究，奠定了动态系统理论的基础。

在实际动态系统中，对象往往受到各种各样的不确定的影响，所以其数学模型⼀般不可能精确得到。

因此，我们只能⽤近似的标称数学模型来描述被控对象，并据此来设计控制系统,动态系统鲁棒控制由此产⽣。

所谓鲁棒性就是指系统预期⾮线性动态系统的稳定性和鲁棒控制理论研究的设计品质不因不确定性的存在⽽遭到破坏的特性，鲁棒控制是⾮线性动态系统控制理论研究的⼀个⾮常重要的分⽀。

现代控制理论的发展促进了对动态系统的研究，使它的应⽤从经典⼒学扩⼤到⼀般意义下的系统。

几类不确定非线性系统输出反馈控制分析与设计不确定非线性系统的反馈控制是控制科学中的核心问题,广泛地存在于工业、国防等现实生活中,例如,欠驱动吊车的防摆定位控制问题,机器人运动控制,航天器的鲁棒姿态跟踪控制等.近几十年来,随着科技的飞速发展,实际系统中会有更强的非线性和更多的不确定因素,如何寻找有效的控制设计方法来实现不确定非线性系统的控制目标已经受到控制理论界学者的持续关注.在不确定非线性系统中,更强的非线性和更多的不确定因素会使得非线性系统更具有一般化,但这也会使得在非线性系统控制分析与设计过程中可能会出现本质性的困难.当实际系统中的状态不能全部可用时,基于输出反馈的不确定非线性系统控制分析与设计就显得非常必要.当系统允许有了更多的非线性和不确定性,对不确定非线性系统进行控制分析与设计就会变得更困难.基于此,本文研究了几类不确定非线性系统的全局输出反馈控制.利用死区思想和反推方法,通过引入适当的动态高增益来处理系统中的非线性以及来自系统和被跟踪信号中严重的未知性,并构造合适的高增益观测器来重构系统的不可测状态,本文研究了几类不确定非线性系统的全局自适应输出反馈跟踪和一类随机非线性系统的全局输出反馈镇定,研究内容包含以下四个方面：一、具有函数控制系数的不确定非线性系统的全局自适应输出反馈实际跟踪该部分内容是论文的第三章,主要研究了一类具有函数控制系数的全局自适应输出反馈实际跟踪.与已有紧密相关的结果有着本质不同的是,所研究的系统控制系数是系统输出的函数,并且系统本身和参考信号中含有严重的未知性.为实现全局实际跟踪,首先引入一个高增益观测器来重构系统的不可测状态,然后设计出一个自适应输出反馈控制器.值得强调的是,所设计的观测器和控制器中的增益是时间和输出的函数,并且通过引入一个新的高增益自适应律来克服额外的系统非线性和上面提到的严重的未知性.所设计的控制器保证了闭环系统的所有状态都是全局有界的,并且进一步有,跟踪误差在经过一段有限时间后最终会达到充分小.二、不确定非线性系统的全局自适应输出反馈实际跟踪的进一步结果该部分内容是本文的第四章,主要研究了一类不确定非线性系统的全局自适应输出反馈跟踪.与已有文献中的结果不同,所研究系统的控制系数是输出的函数,系统非线性增长率是输出的多项式,并且系统非线性和参考信号中含有严重的未知性.为解决该问题,引入一个高增益观测器来重构系统的不可测状态,这里的高增益是两个动态增益的乘积：其中一个是用来补偿增长率中的系统输出的多项式,另外一个用来克服来自系统和参考信号中的严重未知性以及来自函数控制系数中的额外系统非线性.基于高增益观测器,成功设计出一个自适应输出反馈控制器保证了对系统的任何初始条件,所有闭环系统的状态都是有界的,并且跟踪误差在经过一段有限时间后最终会达到充分小三、拥有更多未知性的非线性系统全局自适应输出反馈实际跟踪该部分内容是本文的第五章,主要研究了一类不确定非线性系统的全局自适应输出反馈实际跟踪.与已有紧密相关文献中的结果不同,这里所研究的系统拥有未知的时变控制系数和系统输出的多项式增长率,与此同时,系统非线性和参考信号中允许有严重的未知性.为解决该问题,首先设计一个自适应观测器来重构系统的不可测状态,其中,引入一个新的动态增益来补偿系统非线性和参考信号中的严重未知性.基于此,由反推方法成功设计出的自适应输出反馈控制器使得闭环系统的所有状态都是有界的,并且跟踪误差在经过一段有限时间后最终会达到充分小.四、具有函数控制系数的随机非线性系统全局输出反馈镇定该部分内容为本文的第六章,主要研究了一类带有函数控制系数的随机非线性系统全局输出反馈镇定.与已有随机镇定相关文献中的结果不同,这里所研究系统的控制系数是系统输出的函数,而不再是常数.为解决该问题,首先引入一个适当的降阶观测器来重构系统的不可测状态,然后利用反推方法成功设计出一个光滑的输出反馈控制器,该控制器保证了闭环系统是依概率全局渐近稳定的.以上四部分分别给出了相应的仿真算例,验证了所给出的控制设计方法的有效性与可行性.。

不确定非线性系统的时变和不连续控制方法不确定非线性系统的反馈控制是控制理论中一个热点研究领域,广泛应用于机器人系统、航天系统、电力系统、经济系统等.与线性系统相比,非线性系统对实际系统的描述更精确,但研究起来更复杂,往往需要抽象的现代数学工具和复杂控制设计方法.另一方面,对实际系统来说,由于存在测量误差以及受外部干扰等的影响,不确定性不可避免地存在于系统中,这些不确定性的存在加大了系统的控制难度,给现有的控制理论提出了挑战.因此,对不确定非线性系统反馈控制的研究既有理论价值又有实际意义.一般来说,与连续反馈控制相比,连续时变反馈控制和不连续反馈控制的控制能力更强.受此启发,本文针对当系统存在严重不确定性/未知性,严重时变性或强非线性时,现有控制框架难以实施的现状,发展了不确定非线性系统的时变和不连续控制方法,解决了几类更一般的非线性系统的反馈镇定问题,本质上放宽了对系统的假设.首先,本文研究了一类不确定时变非线性系统的全局输出反馈镇定问题.系统的显著特征为未知的控制系数和增长率为本质时变的和多项式输出的不可测状态增长,因而与现有文献相比,系统包含强非线性、严重不确定性/未知性和严重时变性,这也使得现有文献中的控制设计方法不再适用.为此,发展了时变自适应控制设计方法,而不是纯自适应方法,实现了系统的全局输出反馈镇定.此外,当系统存在加性输入干扰时,所设计的控制器仍然有效.需指出的是,干扰不必是周期的且不必被已知常数所限制,因而本质不同于已有结果.其次,本文针对一类带有较弱假设条件的高阶不确定非线性系统,研究了全局输出反馈镇定问题.本质不同于现有文献,所研究系统同时包含强非线性、严重未知性、不可测性和时变性,这体现在未知时变控制系统和带有增长率为未知时间和输出函数的高阶和低阶不可测状态增长.认识到自适应技术难以实施,通过联合时变方法、确定等价原理和齐次控制方法,提出了时变设计框架.通过适当选取设计函数,所设计的控制器使得闭环系统所有信号有界且最终趋于零.再次,本文针对一类不确定非线性系统,研究了基于切换和学习策略的全局自适应镇定.所研究系统同时包含未知控制方向、未知输入干扰和未知增长率,这使得所研究问题更具挑战性且本质不同于已有文献的结果.为解决该问题,通过综合反推技术、自适应学习和自适应切换,一个基于切换和学习的自适应框架被提出.所设计的控制保证了闭环系统所有信号有界,且闭环系统状态全局收敛到零.最后,本文研究了一类控制系数未知的高阶不确定非线性系统的自适应镇定控制设计.尽管该问题已经得到解决,但是所设计的控制器是非线性反馈形式,较为复杂.与现有文献不同,本部分通过综合运用增加幂积分技术和切换自适应控制方法,给出了该控制问题的更为简单且易于实现的新型线性反馈控制器,使得系统状态有界且最终趋于零.值得指出的是,与切换自适应控制文献相比,本部分所研究的非线性系统具有更严重的不确定/未知性和更强的非线性,这主要体现在未知的系统控制系数和更高的系统的幂次中.总之,本文所提控制方法对严重不确定性/未知性和严重时变性具有很强的补偿能力,且容易与现有的控制框架相结合,这对解决现有框架不能解决的问题提供新途径.此外,以上各个部分都给出了数值仿真算例,从而验证了所提方法的有效性.。

非线性反馈控制与鲁棒控制在控制工程领域，非线性反馈控制和鲁棒控制是两种重要的控制策略。

它们在处理复杂系统、提高系统稳定性和鲁棒性方面发挥着关键作用。

本文将介绍非线性反馈控制和鲁棒控制的基本原理和应用。

一、非线性反馈控制非线性反馈控制是一种可以应对非线性系统的控制策略。

与传统的线性控制器相比，非线性反馈控制可以更好地适应系统的动态特性和非线性特征。

其基本思想是通过引入非线性函数来修正系统输出与期望输出之间的误差，并在系统的稳态工作点处进行线性化处理。

非线性反馈控制主要包括状态反馈、输出反馈和动态反馈等方式。

其中，状态反馈利用系统状态量来构建非线性修正项，输出反馈依据系统输出量进行修正，动态反馈则结合了状态和输出信息以实现更加精确的控制效果。

非线性反馈控制在飞行器、机器人、电力系统和化工过程等领域得到广泛应用。

通过引入非线性修正项，可以提高系统的稳定性和响应速度，同时克服系统非线性带来的问题，提高系统的控制性能。

二、鲁棒控制鲁棒控制是一种能够处理系统参数变化和外界扰动的控制方法。

与传统的控制方法相比，鲁棒控制可以通过设计鲁棒稳定控制器来保证系统的稳定性和性能，无需精确的系统模型和参数信息。

鲁棒控制主要包括H∞控制、μ合成控制和自适应控制等方法。

其中，H∞控制以系统的H∞性能指标为基础，设计出具有鲁棒性能的控制器。

μ合成控制则通过数学优化方法，将系统不确定性和鲁棒性能综合考虑，设计出稳定且鲁棒的控制器。

自适应控制通过实时估计和调整控制器参数，以应对系统参数变化和扰动。

鲁棒控制广泛应用于航空航天、自动驾驶、制造业和机械控制等领域。

它能够有效提高系统的稳定性和鲁棒性，抑制系统受到的不确定性和扰动的影响，保证系统的控制效果。

三、非线性反馈控制与鲁棒控制的结合非线性反馈控制和鲁棒控制都是针对复杂系统的控制方法，它们在理论和实践中都具有重要的地位。

而将这两种方法结合起来，可以更好地解决复杂系统的控制问题。

结合非线性反馈控制和鲁棒控制的方法有很多，常见的有滑模控制、自适应控制和鲁棒最优控制等。

非线性控制系统设计和分析一、引言非线性控制系统是一类关于非线性系统的控制理论，具有一定的广泛性和复杂性。

在现代控制理论中，非线性控制系统一直是研究的热点，得到了广泛的应用。

本文旨在探讨非线性控制系统的设计和分析方法，对其进行深入剖析和研究。

二、非线性系统的基本概念1.非线性系统的概念非线性系统指的是一个不满足线性叠加原理的动态系统，即其输入和输出之间的关系不是简单的比例关系。

在现实中的很多系统，如电机、飞行器、化学反应、金融市场等，都是非线性系统。

2.非线性系统的分类按照系统的状态和输入可以将非线性系统分为时变和时不变两类。

按照系统的动态特性可以分为不稳定、稳定和渐进稳定三类。

按照系统的性质可以分为连续和离散两类。

三、非线性系统的数学模型非线性系统的数学模型可以用微分方程、差分方程、偏微分方程等方式表示，采用状态方程、输入-输出方程、状态-输出方程等方式描述。

若系统的动态方程可以表示为：$$\frac{dx}{dt}=f(x,u)$$其中$f(x,u)$是非线性函数，则上式就是非线性系统的微分方程。

四、非线性控制系统的设计方法1.线性化设计法线性化是将非线性动态系统在一个操作点附近，通过Taylor级数展开为线性动态系统。

因此，线性化设计法可以将非线性动态系统的设计问题转化为线性动态系统的设计问题。

线性化方法主要有两种：一是状态反馈线性化法；二是输出反馈线性化法，两种方法可以互相转化。

线性化方法的优点是简单易行，缺点是受到线性化误差的影响。

2.非线性控制设计法非线性控制设计法是基于非线性系统控制理论进行的，包括经典的反馈线性化控制法、滑模控制法、自适应控制法、模糊控制法和神经网络控制法等。

反馈线性化控制法：反馈线性化法是一种将非线性系统转化为线性系统的控制方法，它通过反馈来改变系统的输入来实现控制。

反馈线性化控制法有很好的稳定性和鲁棒性。

滑模控制法：滑模控制法是一种常用的非线性控制方法，具有较好的容错能力和鲁棒性。

转自《自动化博览》2003年第一期，pp.1-3.关于反馈的作用及能力的认识郭 雷（北京 中国科学院系统科学研究所 100080）摘要反馈现象无处不在，它在人类进步、社会发展和技术创新中起着不可或缺的重要作用。

反馈是控制论中最基本的概念，也是对付复杂系统的一条基本的系统学原理。

在控制系统中，反馈的主要作用是对付系统中存在的内部和外部不确定性。

反馈的有效利用常常对工程技术领域的发展产生重大影响。

在控制论中，两个基本的问题是：如何有效利用反馈？反馈的能力究竟有多大？本文将首先简述对反馈作用的定性认识，接着介绍几种典型的反馈设计方法，最后介绍近几年在探索反馈机制的能力与局限方面所得到的某些定量认识。

关键词：系统、控制、反馈、信息、动态性、不确定性、非线性、复杂性、鲁棒性、适应性、稳定性。

一对世界上事物的发展变化，从量子系统，到工程系统，再到社会经济系统，如果人类都可以做出准确无误的预测，那么世界肯定是另外一番景象。

现实世界中充满了各种未知因素、不确定因素和不可预测因素，而人们常常又不得不面对这些复杂因素，适时地作出各种决策，然后针对系统的实际运行情况来进一步不断调整和修正这些策略，这就是一个反馈和适应过程。

从我国改革开放初期的“摸着石头过河”到近来常说的“与时俱进”，本质上都是适应反馈过程。

事实上，反馈无处不在。

物种的进化、人类文明的进步、社会的发展、科学与技术的创新无不与自适应反馈有密切的关系。

正如控制论创始人维纳在其著作[1]中说明的，反馈普遍存在于动物和机器中，它实际上存在于一切有目的的行为中。

为什么需要反馈呢？这主要是客观实际系统的复杂性所致，也是人类能力的局限性与智能性的体现。

我们知道，客观世界具有多层次结构，并且它是各种事物相互联系、相互作用和相互影响的一个统一整体。

为了使对某一具体问题的研究能够深入下去，且能给出可行的解决方案，我们不得不将研究精力集中于一个适度大小的范围内，这就形成了针对这一具体问题的具体系统（严格来讲，通常是开放系统）。