非线性系统的鲁棒自适应模糊控制

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本文首先针对一类不确定非线性系统,基于backstepping方法,利用监督控制,引入最优逼近误差的自适应补偿项,并利用Ⅰ型模糊逻辑系统逼近系统的未知部分,提出了一种鲁棒自适应模糊控制器设计方案,运用李亚普诺夫第二方法,先证明了闭环模糊控制系统全状态有界,再证明了跟踪误差收敛到零。接着将此非线性系统结构推广到更一般的结构,并利用Ⅱ型模糊逻辑系统的逼近能力,提出了一种自适应模糊控制器设计的新方案,该方案保证跟踪误差收敛到零的一个邻域内。再接着针对一类严格反馈不确定非线性动态系统,提出一种直接鲁棒自适应模糊控制新方案。利用模糊系统的逼近能力,后推设计方法及积分型李亚普诺夫函数,依次确定各虚拟控制及模糊系统中的可调参数的自适应律,并最终确定出控制律。为改善控制系统的性能,引入逼近误差的自适应补偿项。通过李亚普诺夫方法,证明了闭环系统是一致终结有界。仿真结果表明该方法的有效性。 其次针对一类具有SISO的不确定非线性系统,同时考虑外界干扰和建模误差,基于一种修改的监督控制方案并利用广义多线性模糊逻辑系统的逼近能力,提出一种模型参考自适应模糊控制器设计的新方案。该方案利用参考模型作为闭环系统的反馈信号来产生、调节模糊控制器的规则库,并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响,不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。 最后针对一类具有下三角形矩阵函数控制增益的多变量非线性系统,并利用广义多线性模糊逻辑系统的逼近能力,提出了一种分散自适应模糊控制器设计的新方案。该方案通过逐层递推的方法,分别针对每一个子系统单独设计控制器,将本层之前已设计好的多项控制输入作为等价干扰,利用李亚普诺夫方法,先证明闭环系统的状态有界,再证明跟踪误差渐近收敛到零。 通过本文的研究,较好地将后推法、李亚普诺夫综合方法、监督控制及误差补偿相结合,解决了一类非线性系统的稳定性问题和跟踪问题;接着解决了SISO、MIMO非线性连续系统的模型参考自适应模糊控制问题,提出的模糊控制器设计方案在建模误差存在的情况下,能够保证闭环系统全局稳定,且系统跟踪误差收敛到零。
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