不确定非线性系统的鲁棒自适应控制及应用研究
实际被控系统中通常具有非线性、不确定性,因此研究不确定非线性系统的控制方法具有重要的理论价值与现实意义。反馈线性化控制方法是非线性系统的主要控制方法之一,利用反馈线性化方法可以将非线性系统转换为线性系统,进而利用线性系统理论设计相应的控制器。
当被控对象的动态特性未知时,则可以借助神经网络技术,进一步实现未知非线性系统的神经网络自适应控制。本文针对带有不确定性的非线性系统,运用反馈线性化技术、自适应技术、神经网络技术、Lyapunov稳定性理论以及鲁棒控制理论,研究了一类带有不确定性的非线性系统的鲁棒自适应控制问题。
本文的主要内容分为以下几部分:(1)针对不确定仿射非线性系统,基于自适应反馈线性化方法和Lyapunov稳定性理论,提出了一种自适应反馈线性化控制方法。首先将不确定非线性系统分为标称部分和未知不确定变动部分,并运用径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络来逼近系统中的未知非线性函数,进而设计了基于RBF神经网络的鲁棒自适应控制器。
同时,应用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的稳定性,并给出了神 ...