导读:本文包含了非线性仿射控制系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:仿射非线性广义系统,动态输出反馈,H_∞控制,Hamilton-Jacobi不等式
非线性仿射控制系统论文文献综述
贤锋,马合保[1]（2018）在《仿射非线性广义系统的动态输出反馈H_∞控制》一文中研究指出研究一类仿射非线性广义系统的动态输出反馈H_∞控制问题,基于两个有广义约束条件的Hamilton-Jacobi不等式,给出所考虑系统的全阶动态输出反馈H_∞控制器的一种设计方法.(本文来源于《闽江学院学报》期刊2018年02期）
孙海滨,宗广灯,侯林林[2]（2017）在《含高阶干扰的非仿射非线性系统自适应跟踪控制》一文中研究指出本文考虑了一类带有高阶干扰和未知参数的非仿射非线性系统的自适应跟踪控制问题.为了提高系统的抗干扰性能,首先设计了扩张状态滤波器估计系统受到的高阶干扰,并把干扰估计值引入到控制器中.其次,在每一步递推设计中,为了避免backstepping方法固有的"微分爆炸"问题,引入滑模微分器估计虚拟控制律的微分,进而提出了一种新的自适应控制策略.借助Lyapunov函数理论方法分析了闭环系统的稳定性,即在所提控制策略作用下,可保证闭环系统所有信号是一致最终有界的.最后,利用MATLAB仿真验证了方法的有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2017年10期）
张垚[3]（2017）在《非仿射非线性系统的鲁棒控制策略研究》一文中研究指出近年来,非线性非仿射系统,包括纯反馈系统的控制问题,吸引了越来越多的科研工作者的关注。从数学模型上看,非仿射系统和纯反馈系统的控制输入与系统状态非线性的耦合在一起,因此使得非仿射系统和纯反馈系统较仿射系统和严反馈系统,能够更加一般性的描述存在于现实世界的实际物理系统的动力学特性。然而由于非仿射系统和纯反馈系统中控制输入通常对系统状态缺乏直接明确的作用,因此针对此类动力学系统设计控制器是一个极富挑战的开放性问题。主要表现在:1,在非仿射的结构中,控制输入和系统状态的非线性耦合使得很难根据一般等价控制量进行逆运算求解实际控制量的值;2,在某些情况下,缺乏直接的控制增益函数使得控制输入对系统的控制方向很难判定;3,在系统缺乏精确动力学结构和参数,以及受到外界扰动的情况下,如何保证系统具有较强的鲁棒性能也是一个亟需解决的问题。围绕上述问题,本论文系统地研究了非仿射系统和纯反馈系统的控制器设计问题,深入地探讨了对系统不确定性和外界扰动的鲁棒性能,主要贡献由以下部分组成:一、一种基于神经网络结构的对非仿射系统理想控制输入的直接学习算法针对一类高阶积分形式的动力学模型,设计了一种直接学习期望控制输入的基于神经网络结构的学习算法,采用并行学习策略,使得训练的神经网络结构能够以较高精度学习到理想的具有预计的收敛特性的非仿射函数解。为了获得并行学习所需要的反馈信号,利用变增益超螺旋滑模控制算法,在线估计系统状态的导数信号。在获取了可用信号之后,将之用于神经网络权值的更新上,理论分析表明此章所提出算法能够控制系统输出以较高精度跟踪上给定参考轨迹。二、针对n阶积分结构的非仿射系统的一种连续渐近稳定控制设计同样针对一类高阶积分形式的非仿射动力系统,探讨了设计连续的渐近跟踪控制器的可能性,目的为实现系统输出状态的渐近跟踪,并保证对系统动力学模型不确定性、未知外界扰动和控制方向未知性具有较强的鲁棒性能。此算法结合误差符号函数积分的鲁棒方法(RISE-Robust Integral of the Signum of the Error,简称RISE)和Nussbaum函数,分别解决了系统不确定性、外界扰动和控制方向未知的问题。在面对Nussbaum函数对控制增益的非线性影响下,采用一个二阶滤波器对系统部分可测信号进行滤波处理,解决了缺少可测反馈信号的问题。通过借助李雅普诺夫稳定性理论和微分包含理论,得出了系统渐近跟踪稳定的结论。最后在二阶Duffing-Holmes混沌系统上进行了此算法的应用仿真,并和神经网络学习算法进行了对比,验证了所提出算法的有效性。叁、一种基于观测器和自适应神经网络的纯反馈系统输出反馈控制设计考虑了一类更广泛的非仿射系统,即纯反馈动力学系统的输出反馈控制问题。提出了一种有限时间收敛的高阶微分观测器和自适应神经网络学习算法的结合控制器设计,分别解决了可测反馈信号的缺失和系统动力学未知的问题。通过引入“点-线段误差”的概念,并结合Nussbaum函数,处理了系统多个控制方向未知的难题,并保证系统输出误差能够调节至提前设定的区域内。利用李雅普诺夫原理对系统的稳定性和输出跟踪精度进行了理论性分析,得出输出跟踪误差可以调节至任意小的结论。通过对一个二阶纯反馈系统进行仿真研究,验证了所提出算法的有效性。四、针对磁悬浮小球系统的指数收敛控制算法设计研究了磁悬浮小球系统这一实际非仿射系统在受到系统动力学不确定性和未知外界扰动下的指数收敛控制算法设计。针对磁悬浮小球的单一控制方向限制,可以将磁悬浮小球看做一个非仿射动力学系统进行分析。通过控制输入变换和系统升阶,得到一个高阶的动力学系统,其中一个虚拟控制量则会仿射地出现在动态方程中,以便于控制器的设计。系统不确定性和扰动的抑制则通过设计一个基于以上动力学方程的连续非线性鲁棒算法实现。基于李雅普诺夫原理的稳定性分析证明,小球的位置可以指数跟踪所设定的轨迹。最后,为了表明所提出算法的有效性,进行了仿真和实验验证。(本文来源于《天津大学》期刊2017-11-24）
王炳林[4]（2016）在《仿射非线性系统及双线性系统网络化预测控制研究》一文中研究指出网络化控制系统(Networked Control Systems, NCSs)是近年来随着计算机网络的广泛使用和网络技术的不断发展应运而生的一类实时反馈控制系统。该类系统中,传感器、控制器以及执行器等主要的功能部件与被控对象通过一个有限带宽的数字通信网络连接,从而可以实现系统的远程控制和信息资源共享。然而,网络的介入导致数据包在信道传输过程中不可避免地出现时延、丢失以及乱序,从而影响系统的控制性能以及稳定性。为了解决这些问题,刘国平、David Rees等基于系统模型,利用网络打包传输数据的特点提出一种新的网络化预测控制方案。该方案基于反馈通道传输而来的系统状态信息和控制信息,由位于控制器端的预测控制产生器产生一组预测控制序列，经由前向通道传输到系统执行器端,再由网络延迟补偿器从中选择适当的控制输入对被控系统进行控制,从而实现对网络时延、数据包丢失以及错序等问题的主动补偿。本文在线性系统网络化预测控制理论的基础上尝试向非线性系统领域进行扩展,主要的研究工作有以下叁部分：(1)对网络化仿射非线性系统进行预测控制方案推导及随机稳定性分析。首先基于系统特性设计线性化的控制律将该仿射非线性系统线性化；然后考虑将整个传输通道(传感器到控制器以及控制器到执行器)的网络时延建模为马尔可夫链,推导该情形下的系统预测状态表示及预测控制律形式：最后通过扩展状态向量将原系统转化为增广系统,结合李雅普诺夫稳定性定理和随机稳定性的概念得到系统随机稳定的充分条件。仿真结果说明了该预测控制方案的有效性。(2)对网络化双线性系统进行预测控制研究并证明其在非线性预测控制器下的全局渐近稳定性。首先基于双线性动力学模型提出一步向前预测状态,并逐步给出未来时刻的预测状态；然后基于此提出一种非线性预测控制器,并给出控制器参数选取方法；接着对该控制器下系统的全局渐近稳定性进行推导；最后在仿真实例中对所提出的非线性预测控制器和一般状态反馈控制器进行了比较,仿真结果验证了所提出预测控制方案的有效性及非线性预测控制器的优越性。(3)对网络化双线性系统进行预测控制研究并提出两种预测控制序列求解算法。首先针对双线性系统前向通道和反馈通道存在时延的情形分别进行一种新的预测状态推导,进一步把预测控制的求解问题转化为非凸优化问题；然后基于系统特征提出两种逐步优化算法：算法5.1在给定控制序列初始值的前提下,反复迭代直到求出的预测控制序列使得性能指标变化量满足事先给定的阈值：算法5.2类似前向分步算法,从前往后每一步依次增加控制向量和状态向量的维度,逐步逼近目标问题的最优解。仿真结果表明两种算法所求得的预测控制序列均具有良好的控制性能。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2016-10-01）
赵毅,张国山[5]（2016）在《基于LS-SVM的一类仿射非线性系统的最优跟随控制》一文中研究指出针对一类部分未知仿射非线性系统最优跟随控制问题,本文提出了一种新的基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)的数据驱动方法。首先,通过非线性系统和期望轨迹的离散数据构建第一个LS-SVM模型,获得最优跟随轨迹的近似最优解,并对未知部分进行辨识;其次,利用辨识结果构建并求解最优控制器的第二个LS-SVM模型,使系统达到期望的动态性能。LS-SVM采用结构风险最小化原则,能够有效避免过拟合现象,从而具有良好的泛化能力,同时引入Mercer核函数,通过选取合适的核参数,可实现对非线性连续函数的精确逼近。最后,数值算例仿真验证了本文所提方法的有效性。(本文来源于《第27届中国过程控制会议（CPCC2016）摘要集》期刊2016-07-31）
张强,袁铸钢,许德智[6]（2016）在《一类输入受限的不确定非仿射非线性系统二阶动态terminal滑模控制》一文中研究指出针对一类输入受限的不确定非仿射非线性系统跟踪控制问题,提出一种二阶动态terminal滑模控制策略.在不损失模型精度,并考虑系统输入饱和受限的前提下,给出一种适用于全局的不确定非仿射非线性系统近似方法.提出小波小脑模型干扰观测器设计方法,实现复合扰动的有效逼近.构造辅助系统分析输入饱和对跟踪误差的影响.通过构造基于PI滑模面的terminal二阶滑模面,给出二阶动态terminal滑模控制器设计过程,克服了传统滑模的抖振问题.仿真结果验证了所提出方法的有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2016年09期）
张雷,胡云安,李静[7]（2016）在《MIMO仿射型非线性系统的滑模切换极值搜索控制》一文中研究指出针对MIMO仿射型非线性系统设计了一种基于分数阶积分的滑模切换极值搜索控制方法,将系统分解为若干个子系统,对每个子系统采用输出跟踪误差以及该误差函数的分数阶积分值构造切换函数,构造滑模切换极值搜索控制律,证明了方法的稳定性。对比已有的方法进行仿真分析,验证了方法具有较好性能。(本文来源于《海军航空工程学院学报》期刊2016年03期）
屈秋霞,罗艳红,张化光[8]（2016）在《针对时变轨迹的非线性仿射系统的鲁棒近似最优跟踪控制》一文中研究指出针对非线性连续系统难以跟踪时变轨迹的问题,本文首先通过系统变换引入新的状态变量从而将非线性系统的最优跟踪问题转化为一般非线性时不变系统的最优控制问题,并基于近似动态规划算法(ADP)获得近似最优值函数与最优控制策略.为有效地实现该算法,本文利用评价网与执行网来估计值函数及相应的控制策略,并且在线更新二者.为了消除神经网络近似过程中产生的误差,本文在设计控制器时增加一个鲁棒项;并且通过Lyapunov稳定性定理来证明本文提出的控制策略可保证系统跟踪误差渐近收敛到零,同时也验证在较小的误差范围内,该控制策略能够接近于最优控制策略.最后给出两个时变跟踪轨迹实例来证明该方法的可行性与有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2016年01期）
马合保,赵利彬[9]（2015）在《仿射非线性广义系统的保性能控制》一文中研究指出研究仿射非线性广义系统的保性能控制问题.利用单位分解方法将仿射非线性广义系统表示为具有模型误差的有线性特征的广义系统,基于广义Lyapunov函数,给出仿射非线性广义系统的状态反馈保性能控制律的一种设计方法.(本文来源于《佳木斯大学学报(自然科学版)》期刊2015年06期）
李军,乃永强[10]（2015）在《基于ELM的一类MIMO仿射非线性系统的鲁棒自适应控制》一文中研究指出针对一类多输入多输出(MIMO)仿射非线性动态系统,提出一种基于极限学习机(ELM)的鲁棒自适应神经控制方法.ELM随机确定单隐层前馈网络(SLFNs)的隐含层参数,仅需调整网络的输出权值,能以极快的学习速度获得良好的推广性.在所提出的控制方法中,利用ELM逼近系统的未知非线性项,针对ELM网络的权值、逼近误差及外界扰动的未知上界值分别设计参数自适应律,通过Lyapunov稳定性分析可以保证闭环系统所有信号半全局最终一致有界.仿真结果表明了该控制方法的有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2015年09期）
非线性仿射控制系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文考虑了一类带有高阶干扰和未知参数的非仿射非线性系统的自适应跟踪控制问题.为了提高系统的抗干扰性能,首先设计了扩张状态滤波器估计系统受到的高阶干扰,并把干扰估计值引入到控制器中.其次,在每一步递推设计中,为了避免backstepping方法固有的"微分爆炸"问题,引入滑模微分器估计虚拟控制律的微分,进而提出了一种新的自适应控制策略.借助Lyapunov函数理论方法分析了闭环系统的稳定性,即在所提控制策略作用下,可保证闭环系统所有信号是一致最终有界的.最后,利用MATLAB仿真验证了方法的有效性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非线性仿射控制系统论文参考文献
[1].贤锋,马合保.仿射非线性广义系统的动态输出反馈H_∞控制[J].闽江学院学报.2018
[2].孙海滨,宗广灯,侯林林.含高阶干扰的非仿射非线性系统自适应跟踪控制[J].控制理论与应用.2017
[3].张垚.非仿射非线性系统的鲁棒控制策略研究[D].天津大学.2017
[4].王炳林.仿射非线性系统及双线性系统网络化预测控制研究[D].中国科学技术大学.2016
[5].赵毅,张国山.基于LS-SVM的一类仿射非线性系统的最优跟随控制[C].第27届中国过程控制会议（CPCC2016）摘要集.2016
[6].张强,袁铸钢,许德智.一类输入受限的不确定非仿射非线性系统二阶动态terminal滑模控制[J].控制与决策.2016
[7].张雷,胡云安,李静.MIMO仿射型非线性系统的滑模切换极值搜索控制[J].海军航空工程学院学报.2016
[8].屈秋霞,罗艳红,张化光.针对时变轨迹的非线性仿射系统的鲁棒近似最优跟踪控制[J].控制理论与应用.2016
[9].马合保,赵利彬.仿射非线性广义系统的保性能控制[J].佳木斯大学学报(自然科学版).2015
[10].李军,乃永强.基于ELM的一类MIMO仿射非线性系统的鲁棒自适应控制[J].控制与决策.2015
标签：仿射非线性广义系统; 动态输出反馈; H_∞控制; Hamilton-Jacobi不等式;