考虑量化输入和输出约束的互联系统自适应分散跟踪控制
本文考虑具有量化输入和输出约束的一类非线性互联系统的自适应分散跟踪控制设计.分别针对量化参数已知和未知两种情况,基于反推(Backstepping)设计法,利用神经网络逼近特性,设计自适应分散跟踪控制策略.通过定义新的未知常量和非线性光滑函数,设计自适应参数估计项来消除未知互联项对系统的影响.进一步考虑量化参数未知的情形,引入一个新的不等式来转化输入信号,并构建新的自适应补偿项来处理量化影响.同时,障碍李雅普诺夫函数的引入,确保了系统输出不违反约束条件.与现有量化输入设计相比,本文所提方法不要求未知非线性项满足李普希兹条件,并且允许量化参数未知.该设计方法保证了闭环系统所有信号最终一致有界,而...
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Published in | 自动化学报 Vol. 47; no. 5; pp. 1111 - 1124 |
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Main Authors | , , , |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
浙江工业大学信息工程学院 杭州310023
01.05.2021
浙江机电职业技术学院信息技术系 杭州310053%浙江工业大学信息工程学院 杭州310023%浙江理工大学理学院 杭州310018%杭州电子科技大学网络空间安全学院 杭州310018 |
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ISSN | 0254-4156 |
DOI | 10.16383/j.aas.c180786 |
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Summary: | 本文考虑具有量化输入和输出约束的一类非线性互联系统的自适应分散跟踪控制设计.分别针对量化参数已知和未知两种情况,基于反推(Backstepping)设计法,利用神经网络逼近特性,设计自适应分散跟踪控制策略.通过定义新的未知常量和非线性光滑函数,设计自适应参数估计项来消除未知互联项对系统的影响.进一步考虑量化参数未知的情形,引入一个新的不等式来转化输入信号,并构建新的自适应补偿项来处理量化影响.同时,障碍李雅普诺夫函数的引入,确保了系统输出不违反约束条件.与现有量化输入设计相比,本文所提方法不要求未知非线性项满足李普希兹条件,并且允许量化参数未知.该设计方法保证了闭环系统所有信号最终一致有界,而且跟踪误差能够收敛到原点的小邻域内,同时保证输出不违反约束条件.最后,仿真算例验证了所提方法具备良好的跟踪控制性能. |
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ISSN: | 0254-4156 |
DOI: | 10.16383/j.aas.c180786 |