×

一类具有时变全状态约束的不确定MIMO非线性系统基于高阶扰动观测器的安全跟踪控制。 (英语) Zbl 07832797号

摘要:针对一类不确定多输入多输出系统,在时变全状态约束和扰动下,研究了一种基于高阶扰动观测器的安全跟踪控制方案。为了实现安全跟踪目标,引入了边界保护算法来生成在相应状态约束下的新的安全期望信号。为了同时处理安全期望信号的分段可微性和重复微分现象,提出了一种改进的二阶动态表面控制技术。为了处理系统不确定性的负面影响,获得更好的高阶时变扰动估计效果,发展了径向基函数神经网络和高阶扰动观测器方法。通过李亚普诺夫稳定性分析,对所提出控制方案下闭环非线性系统的安全性和性能进行了严格的证明和讨论。最后,给出了一个双连杆机械手模型作为例子,并进行了数值仿真,以表达所提出控制器的可用性。

MSC公司:

93立方厘米 控制理论中的模型系统
93亿 可控性、可观测性和系统结构
93至XX 系统理论;控制
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] 李毅。;Sun,K。;Tong,S.,基于观测器的SISO非线性系统自适应模糊容错最优控制。IEEE传输。赛博。,2, 649-661 (2019)
[2] 徐,B。;王,X。;Chen,W.,使用切换机制的SISO非线性系统鲁棒智能控制。IEEE传输。赛博。(2020)
[3] 陈,M。;Ge,S.S.,使用扰动观测器对具有未知滞后的不确定非线性系统进行自适应神经输出反馈控制。IEEE传输。Ind.Electron公司。,12, 7706-7716 (2015)
[4] 王,S。;夏,J。;Wang,X.,具有未测量状态和未建模动态的MIMO非线性系统的自适应神经网络控制。申请。数学。计算。(2021) ·Zbl 1510.93160号
[5] 刘,Y。;唐,S。;Chen,C.L.P.,具有未知滞后输入的非线性MIMO系统的基于神经控制器设计的自适应控制。IEEE传输。赛博。,1, 9-19 (2016)
[6] 霍,X。;马,L。;Zhao,X.,具有平均驻留时间的MIMO切换非线性系统的事件触发自适应模糊输出反馈控制。申请。数学。计算。(2020) ·Zbl 1433.93055号
[7] Bechlioulis,C.P。;Rovithakis,G.A.,具有规定性能的反馈线性化MIMO非线性系统的鲁棒自适应控制。IEEE传输。自动。控制,92090-2099(2008)·Zbl 1367.93298号
[8] 王,S。;夏,J。;Sun,W.,基于神经网络技术的非线性MIMO系统基于观测器的自适应事件触发跟踪控制。神经计算,71-82(2021)
[9] 伦古,R。;Lungu,M.,基于神经网络和微型飞行器动态反演的自适应飞行控制律。神经计算,40-49(2016)
[10] 布拉马,S。;Ossareh,H.,多元非线性反馈系统和状态乘性噪声系统的随机线性化。IEEE传输。自动。控制,63141-3148(2021)·兹伯利07564936
[11] 文,G。;陈,C。;Ge,S.S.,一类具有未知动态函数的非线性严格反馈系统的简化优化反推控制。IEEE传输。赛博。,9, 4567-4580 (2021)
[12] 叶,P.P。;Hedrick,J.K.,《自适应动态表面控制:非线性系统自适应反推控制的简化算法》。国际控制杂志,5959-979(1998)·Zbl 0969.93037号
[13] 陈,M。;陶,G。;Jiang,B.,一类具有输入饱和的不确定非线性系统的神经网络动态表面控制。IEEE传输。神经网络。学习。系统。,9, 2086-2097 (2014)
[14] Ge,S.S。;Wang,C.,不确定MIMO非线性系统的自适应神经控制。IEEE传输。神经网络。,3674-692(2004年)
[15] 李,D。;Dong,J.,基于强化学习的不确定参数非线性系统性能约束容错DSC。申请。数学。计算。(2023) ·Zbl 1511.93056号
[16] 唐,S。;李毅。;Liu,Y.,基于观测器的自适应神经网络控制,用于具有非恒定控制增益的大型互联系统。IEEE传输。神经网络。学习。系统。,4, 1575-1585 (2021)
[17] Zhou,Z。;唐,D。;Chen,Q.,基于动态表面控制的不确定性非线性系统的自适应神经网络控制。神经计算,161-172(2021)
[18] Liang,H。;刘,G。;Zhang,H.,基于神经网络的动态不确定性非仿射非线性多智能体系统的事件触发自适应控制。IEEE传输。神经网络。学习。系统。,5, 2239-2250 (2021)
[19] 马,L。;霍,X。;Zhao,X.,具有未知类滞后和输出死区的切换非线性系统的自适应神经控制。神经计算,203-214(2019)
[20] Chen,W.H。;杨,J。;Guo,L.,基于干扰观测器的控制和相关方法——概述。IEEE传输。Ind.Electron公司。,2, 1083-1095 (2016)
[21] Wang,F。;高,Y。;Zhou,C.,基于扰动观测器的非对称输出误差约束下多个四旋翼的反推编队控制。申请。数学。计算。(2022) ·Zbl 1510.93027号
[22] 黄,J。;Ri,S。;Fukuda,T.,一类具有不匹配不确定性的欠驱动机器人系统的基于扰动观测器的滑模控制。IEEE传输。自动。控制,62480-2487(2019)·Zbl 1482.93424号
[23] 郑伟。;Chen,M.,基于高阶扰动观测器的机械手跟踪控制。IEEE接入,26753-26764(2018)
[24] 严,X。;陈,M。;Feng,G.,具有输入饱和和外部扰动的非线性系统的模糊鲁棒约束控制。IEEE传输。模糊系统。,2, 345-356 (2021)
[25] Zhao,K。;Song,Y。;Meng,W.,输出约束非线性系统基于低成本近似的自适应跟踪控制。IEEE传输。神经网络。学习。系统。(2022)
[26] Sun,K。;邱,J。;Karimi,H.R.,具有规定性能的非线性系统的事件触发鲁棒模糊自适应有限时间控制。IEEE传输。模糊系统。,6, 1460-1471 (2021)
[27] Zhao,K。;Chen,L。;Meng,W.,约束不确定机器人系统基于统一映射函数的神经自适应控制。IEEE传输。赛博。,6, 3665-3674 (2022)
[28] Hou,H。;安德鲁斯,H.,图像插值和数字滤波的三次样条。IEEE Trans。阿库斯特。语音信号处理。,6, 508-517 (1978) ·Zbl 0413.94011号
[29] Keys,R.G.,用于数字图像处理的三次卷积插值。IEEE传输。阿库斯特。语音信号处理。,6, 1153-1160 (2003) ·Zbl 0524.65006号
[30] Unnikrishnan,S。;J.V.R.普拉萨德。;Yavrucuk,I.,无人机反动外壳保护系统的飞行评估。《美国直升机协会期刊》,2011年1月12日至2019年(2011年)
[31] 陈,M。;马,H。;Kang,Y.,一类具有输出约束和扰动的不确定非线性系统的自适应神经安全跟踪控制设计。IEEE传输。赛博。,11, 12571-12582 (2021)
[32] 马,H。;陈,M。;Feng,G.,基于扰动观测器的无人机自适应模糊跟踪控制,飞行边界约束。IEEE传输。模糊系统。,1, 184-198 (2023)
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。