999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

帶有未知死區(qū)非線性系統(tǒng)的自適應控制方案

2018-06-29 11:37:48李雷雷
唐山學院學報 2018年3期
關鍵詞:信號系統(tǒng)設計

李雷雷

(山東科技大學 數(shù)學與系統(tǒng)科學學院,山東 青島 266590)

0 引言

近年來,自適應模糊跟蹤控制受到了學者們的廣泛關注。在實際應用過程中,模糊控制經(jīng)常被用來解決系統(tǒng)的控制效果不佳以及系統(tǒng)不穩(wěn)定的不利干擾問題[1-2]。因此,在控制器的設計過程中構造一個系統(tǒng)約束是至關重要的。在文獻[3]中,一個基于觀測器的非線性系統(tǒng)的自適應模糊控制方法被提出。在文獻[4]中,利用自適應模糊控制,結合帕德近似和自適應反步法,提出了一種新穎的控制方法來處理輸入延遲的問題。不同于上面的結果,對于系統(tǒng)狀態(tài)和非線性死區(qū)輸入,在文獻[5]提出了一個多變量非線性的自適應模糊控制方案。

未知死區(qū)經(jīng)常出現(xiàn)在實際的非線性系統(tǒng)中,很容易導致系統(tǒng)的不穩(wěn)定,從而造成較大的誤差。因此,關于非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析和控制系統(tǒng)的設計成為一個值得研究和探索的問題。死區(qū)在許多實際非線性系統(tǒng)中會嚴重影響系統(tǒng)性能。例如,流體系統(tǒng)、儀器領域、無線波通信、伺服電機[6-8],這些系統(tǒng)都含有死區(qū)輸入。在處理上述應用程序時,存在死區(qū)會造成許多困難,這一問題在過去十年中得到了廣泛的研究。控制死區(qū)比較有用的方法是構造一個自適應死區(qū)逆[9]。因此,文獻[10]采用非最小相位線性動力學,對已知的未知死區(qū)輸出死區(qū)進行逆補償。文獻[11]利用自適應死區(qū)逆的死區(qū)補償輸出,為線性離散系統(tǒng)設計了一個離散自適應控制方法。文獻[12]通過引入光滑的逆函數(shù)的死區(qū),設計了一種自適應輸出控制方法。其他方法如采用神經(jīng)網(wǎng)絡,文獻[13]設計了一個自適應控制器,來解決在工業(yè)過程控制系統(tǒng)死區(qū)的各種問題。在文獻[14]中,針對嚴格反饋非線性系統(tǒng)與完全未知的虛擬控制未知死區(qū)系數(shù),作者給出了一種魯棒自適應神經(jīng)控制設計方法。

許多研究基于線性系統(tǒng)死區(qū)模型,然而,在實際系統(tǒng)中非線性系統(tǒng)死區(qū)的干擾也是很常見的問題。針對這個問題,筆者對一類非線性系統(tǒng)死區(qū)輸入建立了一個基于補償器的自適應模糊控制方案。對于線性化的非線性死區(qū)模型,本研究克服了非線性死區(qū)輸入對系統(tǒng)穩(wěn)定的影響,證明了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性,保證了閉環(huán)系統(tǒng)所有信號半全局一致有界,并且系統(tǒng)的跟蹤誤差收斂到一個原點小鄰域。本研究的創(chuàng)新點在于考慮了更一般的未知死區(qū)系統(tǒng)形式,通過構造濾波器,定義誤差補償信號,系統(tǒng)死區(qū)的干擾被解決。

1 問題分析

考慮下面的非線性隨機純反饋系統(tǒng)

(1)

u∈R表示系統(tǒng)死區(qū)輸入,它的表達式為

(2)

其中,v表示死區(qū)輸入信號,mr和ml分別表示死區(qū)的右斜率和左斜率,br和bl表示非線性輸入的間斷點。方案的目標是構造一個控制律來調節(jié)系統(tǒng)輸出x1跟蹤到給定信號xd。為了完成反步法的設計,引入下面的定理和假設。

定義1[15]對于任意函數(shù)V(x,t)∈C2,1和非線性控制系統(tǒng)方程(1),定義微分算子

(3)

其中,Tr(A)表示A的跡。

定義2 對于全集Ω∈Rn和初始狀態(tài)x0=x(t0),如果存在常數(shù)ε>0和一個時間常數(shù)T=T(ε,x0),對所有的t>t0+T,滿足E(|x(t)|p)<ε,則稱非線性控制系統(tǒng)(1)的軌跡{x(t),t≥0}半全局一致有界,其中E(|x(t)|p)表示|x(t)|p的期望。

(4)

則對于任一x0∈Rn,有

(5)

假設1 參數(shù)mr和ml是未知的正常數(shù)。存在正常數(shù)bm和bM,使得0≤bm≤min{ml,mr}≤max{ml,mr}≤bM。

為方便起見,根據(jù)文獻[11],死區(qū)(2)式的輸出能夠被表示成下列形式

u=m?+d,

(6)

根據(jù)假設1,有|d|≤d*,其中d*=bMmax{|br|,|bl|}是一個正常數(shù)。

(7)

把(7)式代入(6)式,可以得到

(8)

引理2[16](楊氏不等式) 對?(x,y)∈R2,有

(9)

其中,ε>0,p>1,q>1,并且(p-1)(q-1)=1。

在反步法設計過程中,將用模糊邏輯近似系統(tǒng)中未知非線性函數(shù)。模糊邏輯系統(tǒng)函數(shù)被描述為[16]

y(x)=WTS(x),

(10)

其中,x∈Ω?Rq表示狀態(tài)的輸入矢量,q是模糊邏輯系統(tǒng)的輸入維度;W=[w1,w2,…,wl]T∈Rl權向量,l>1表示節(jié)點數(shù);φ(x)=[φ1(x),φ2(x),…,φl(x)]T,表示基函數(shù)向量,φi(x)是高斯函數(shù),它的形式為

(11)

其中,μi=[μi1,μi2,…μiq]T(i=1,…,l),表示鄰域中心;η是高斯函數(shù)的廣度。模糊邏輯系統(tǒng)函數(shù)(10)能夠逼近緊集Ω?Rq上的任意連續(xù)函數(shù)

f(x)=W*TS(x)+γ(x),?x∈Ω∈Rq,

(12)

設計命令濾波的形式如下:

(13)

(14)

2 自適應控制方案

將基于反步法和模糊邏輯系統(tǒng)近似,對系統(tǒng)(1)給出一個自適應模糊控制方案。反步法需要n步,在設計過程中,構造虛擬控制信號αi(i=2,…,n-1),

(15)

(16)

定義誤差補償信號ζi(i=2,…,n-1),形式如下:

(17)

gi(xi+1,c-αi),

(18)

(19)

其中,ci>0,ζ(0)=0,‖ζi‖是有界的,且滿足

在反步法的每一步中,將用到下列坐標變換

z1=x1-xd,zi=xi-xi,c,i=2,…,n,

(20)

其中xd是給定的參考信號,xi,c表示命令濾波輸出。定義補償跟蹤誤差信號vi=zi-ζi。

第1步:考慮下列李雅普諾夫函數(shù)

(21)

則,由定義1得

(22)

由(9)式,可以得到

(23)

(24)

把(23)式和(24)式代入(22)式中,可得

(25)

再把定義的誤差補償信號(17)式代入(25)式得

(26)

通過設計的虛擬控制信號(15)式,(26)式可寫成

(27)

(28)

(29)

同樣,由(9)式,得

(30)

(31)

把(30)式和(31)式代入(29)式得

(32)

把(19)式代入(32)式,可以得到

(33)

下面引入一個實際控制器:

(34)

代入(33)式,有

(35)

根據(jù)假設2,可以知道

(36)

將其代入(35)式,得

(37)

構造控制信號:

(38)

則(37)式可以被重寫成

(39)

(40)

則可以構造自適應律為

(41)

其中Dm是一個已知正常數(shù)。

3 穩(wěn)定性分析

把(41)式代入(40)式,得到

(42)

利用楊氏不等式(9),得

(43)

將其代入(42)式,得

(44)

由引理1得

(45)

(46)

(47)

根據(jù)(46)式和(47)式,可得到

(48)

(49)

根據(jù)以上分析和討論,得出下列定理:

定理1在假設1和假設2條件下,對于帶有未知死區(qū)的非線性隨機純反饋控制系統(tǒng)(1),基于模糊邏輯系統(tǒng)近似,利用反步技巧,通過設計適當?shù)睦钛牌罩Z夫函數(shù)(21),提出帶有恰當虛擬控制信號(15)(16),實際控制信號(38),誤差補償信號(17)(18)(19)和自適應律(41)的控制方案,保證了非線性控制系統(tǒng)(1)的所有控制信號最終一致概率有界,跟蹤誤差收斂到緊集(49)。

4 結論

本研究針對一系列帶有未知死區(qū)的嚴格反饋隨機非線性系統(tǒng),提出了一個自適應模糊控制方案。通過利用模糊邏輯系統(tǒng)近似地來識別系統(tǒng)中的未知函數(shù),基于一個適當?shù)睦钛牌罩Z夫函數(shù),結合自適應反步法,構造控制信號和控制律,引入誤差補償信號,由此系統(tǒng)中的未知死區(qū)干擾被解決,保證了隨機嚴格反饋控制系統(tǒng)的所有信號最終一致概率有界,跟蹤誤差最終收斂到一個相應的緊集。

參考文獻:

[1] XIE X, YUE D, ZHANG H, et al. Control synthesis of discrete-time T-S fuzzy systems via a multi-instant homogeneous polynomial approach[J].IEEE Trans. Cybern,2016,46(3):630-640.

[2] LI Y, TONG S C, LI T. Hybrid fuzzy adaptive output feedback control design for MIMO time-varying delays uncertain nonlinear systems[J].IEEE Trans. Fuzzy Syst.,2016,24(4):841-853.

[3] LI T, LI Z, WANG D, et al. Output-feedback adaptive neural control for stochastic nonlinear time-varying delay systems with unknown control directions[J].IEEE Trans. Neur. Netw. Syst.,2015,26(6):1188-1201.

[4] LI H, WANG L, DU H A. Boulkroune, Adaptive fuzzy back-stepping tracking control for strict-feedback systems with input delay[J].IEEE Trans. Fuzzy Syst.,2017,25(3):642-652.

[5] BOULKROUNE A, MSAAD M, FARZA M. State and output feedback fuzzy variable structure controllers for multivariable nonlinear systems subject to input nonlinearities[J].Int. J. Adv. Manuf. Technol.,2014,71(1):539-556.

[6] NURIEL P, WEINBERGER R, ROSENBAUM G, et al. Golding, timing and mechanism of late-pleistocene calcite vein formation across the Dead Sea Fault Zone[J].Northern Israel. J. Struct. Geol.,2012(36):43-54.

[7] PENG J Z, DUBAY R. Identification and adaptive neural network control of a DC motor system with dead-zone characteristics[J].ISA Trans.,2011(50):588-598.

[8] MISRA S, VAISH A. Reputation-based role assignment for role-based access control in wireless sensor networks[J].Comput. Commun,2011(34):281-294.

[9] TAO G, KOKOTOVIC P V. Adaptive control of plants with unknown dead-zone[J].IEEE Trans. Autom. Control,1994,39(1):59-68.

[10] TIAN M, TAO G. Adaptive output dead-zone compensation[J].IEEE Conference on Decision and Control,1997(2):1157-1161.

[11] TAO G, KOKOTOVIC P V. Discrete-time adaptive control of systems with unknown dead-zone[J].Int. J. Control,1995,61(1):1-17.

[12] ZHOU Q, WEN C, ZHANG Y. Adaptive output control of nonlinear systems with uncertain dead zone nonlinearity[J].IEEE Trans. Autom. Control,2006,51(3):504-511.

[13] CUI X Z, SHIN K G. Design of an industrial process controller using neural networks[J].Proceedings of the American control conference,1991,49:508-513.

[14] GE S S, WANG J. Robustness adaptive neural control for a class of perturbed strict-feedback nonlinear systems[J].IEEE Trans. Neural Netw.,2003,13(6):1409-1412.

[15] 李雷雷,劉西奎.任意轉換下帶有未知遲滯的隨機非線性系統(tǒng)自適應跟蹤控制方案[J].唐山學院學報,2017,30(3):1-8.

[16] LI Y, ZHANG W H, LIU X K. Stability of Nonlinear Stochastic Discrete-Time Systems[J].Journal of applied mathematics,2013(2013):1-9.

猜你喜歡
信號系統(tǒng)設計
Smartflower POP 一體式光伏系統(tǒng)
信號
鴨綠江(2021年35期)2021-04-19 12:24:18
WJ-700無人機系統(tǒng)
ZC系列無人機遙感系統(tǒng)
北京測繪(2020年12期)2020-12-29 01:33:58
完形填空二則
瞞天過海——仿生設計萌到家
藝術啟蒙(2018年7期)2018-08-23 09:14:18
基于FPGA的多功能信號發(fā)生器的設計
電子制作(2018年11期)2018-08-04 03:25:42
連通與提升系統(tǒng)的最后一塊拼圖 Audiolab 傲立 M-DAC mini
設計秀
海峽姐妹(2017年7期)2017-07-31 19:08:17
有種設計叫而專
Coco薇(2017年5期)2017-06-05 08:53:16
主站蜘蛛池模板: 国产性爱网站| 亚洲精品成人7777在线观看| 国产免费精彩视频| 91青青草视频在线观看的| 亚洲精品va| 超碰色了色| 中日韩一区二区三区中文免费视频 | 久久国产高清视频| 日本成人不卡视频| 影音先锋亚洲无码| 综合网天天| 欧美成人综合视频| 一区二区自拍| 免费AV在线播放观看18禁强制| 色有码无码视频| 青青草综合网| 久久人与动人物A级毛片| a级毛片在线免费观看| 特级毛片8级毛片免费观看| 久久精品丝袜| 亚洲第一香蕉视频| 亚洲欧美国产视频| 亚洲天堂日韩在线| 亚洲av无码成人专区| 久久人人爽人人爽人人片aV东京热| 国产超碰一区二区三区| 亚洲综合二区| 久久国产精品电影| 黑人巨大精品欧美一区二区区| 久久99热这里只有精品免费看| 午夜国产不卡在线观看视频| 亚洲综合婷婷激情| aⅴ免费在线观看| 综1合AV在线播放| 亚洲欧美人成电影在线观看| 精品色综合| 中文无码伦av中文字幕| 精品福利视频导航| 国产99免费视频| 69av免费视频| 亚洲欧美在线精品一区二区| 亚洲无码免费黄色网址| 久久国产精品影院| 欧美成人一级| 久久这里只有精品国产99| 日韩av电影一区二区三区四区 | 亚洲欧美极品| 永久免费av网站可以直接看的| 国产在线97| 色综合久久无码网| 性做久久久久久久免费看| 丰满人妻一区二区三区视频| 四虎永久免费在线| a级毛片视频免费观看| 91成人在线观看视频| 亚洲最大情网站在线观看 | 精品国产免费观看一区| 欧美特黄一级大黄录像| 日韩国产综合精选| 高清码无在线看| 亚洲愉拍一区二区精品| 欧美人与牲动交a欧美精品| 久久精品中文字幕免费| 国产精品播放| 网友自拍视频精品区| 日本不卡在线播放| 日本人妻丰满熟妇区| 欧美精品成人一区二区在线观看| 天天色天天操综合网| 亚洲首页在线观看| 午夜视频在线观看区二区| 国产日韩精品一区在线不卡| 亚洲视频免费播放| 一区二区日韩国产精久久| 国产成人精品无码一区二| 毛片免费视频| 久草视频福利在线观看| 亚洲人成在线精品| 久久男人视频| 99人妻碰碰碰久久久久禁片| 国产最新无码专区在线| 在线亚洲精品自拍|