具有未建模动态和输入饱和约束的纯反馈非线性系统自适应神经网络控制

胡汇源,毛 骏

(中国计量大学 机电工程学院,浙江 杭州 310018)

众所周知,在过去的几十年里,非线性系统的稳定性分析和控制器设计一直是一个活跃的问题,文献[1,2]中给出了许多有趣的结果。在这一领域中已经得到了很多有效的控制方法,包括自适应反步法、容错控制以及模糊控制。其中自适应反步法控制的主要特点是它可以在处理非线性系统的控制问题时,无需考虑匹配条件。

在实际工业生产中,由于安全需求或物理限制等因素,系统不能传输无限大的控制信号,因而大部分物理系统都会出现输入饱和约束的情况。例如在航空器控制中,输入饱和约束可能会导致控制器输入输出不一致的“上卷”现象[3];一般的流量执行器存在物理限制,使用中不会使流量趋于无限大[4]。当系统发生饱和时,系统性能将显著下降。因此研究具有输入饱和约束的非线性系统的控制器设计具有实用和理论价值。文献[5]使用模型预测控制方法来处理约束非线性系统。文献[6]中设计抗饱和补偿器用于适应系统中的约束。文献[7]研究了具有输入饱和约束的非线性系统的鲁棒自适应控制。文献[8]利用扩展状态观测器处理了混沌系统的输入饱和约束问题。文献[9]针对具有输入非线性的非线性系统提出了一种自适应变结构控制方法。随着智能控制的发展,文献[10]引入了模糊控制方法来补偿系统中的饱和。文献[11]针对输入饱和约束且部分状态不可测的随机非线性系统提出了构造一个与系统相同阶次的辅助系统。……