误差约束严格反馈系统的迭代学习控制

针对一类严格反馈非线性系统,本文提出误差跟踪学习控制算法,旨在解决状态约束问题和系统的初值问题.文中构造了二次分式型对称障碍Lyapunov函数以及二次分式型非对称障碍Lyapunov函数,并结合反推技术来分别设计学习控制器.两种控制方案里分别采用积分学习律和微分-差分学习律估计未知系数.系统跟踪误差在控制器作用下囿于预设的界内,从而实现迭代过程中对状态的约束;引入期望误差轨迹,经迭代学习后,两种控制方案均能够实现状态误差在整个作业区间上对期望误差轨迹的完全跟踪,并且实现系统输出在预指定作业区间上精确跟踪参考信号.数值仿真结果表明了控制方案的有效性....

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Bibliographic Details
Published in控制理论与应用 Vol. 37; no. 6; pp. 1358 - 1366
Main Authors 陈建勇, 孙明轩
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 温州科技职业学院信息技术学院,浙江温州325000%浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州,310023 01.06.2020
浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310023
Subjects
约束状态
反推设计
迭代学习控制
微分-差分学习律
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Summary:针对一类严格反馈非线性系统,本文提出误差跟踪学习控制算法,旨在解决状态约束问题和系统的初值问题.文中构造了二次分式型对称障碍Lyapunov函数以及二次分式型非对称障碍Lyapunov函数,并结合反推技术来分别设计学习控制器.两种控制方案里分别采用积分学习律和微分-差分学习律估计未知系数.系统跟踪误差在控制器作用下囿于预设的界内,从而实现迭代过程中对状态的约束;引入期望误差轨迹,经迭代学习后,两种控制方案均能够实现状态误差在整个作业区间上对期望误差轨迹的完全跟踪,并且实现系统输出在预指定作业区间上精确跟踪参考信号.数值仿真结果表明了控制方案的有效性.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2019.90649