【摘要】：在控制系統(tǒng)中,執(zhí)行器部件主要被用來產(chǎn)生與控制命令相對應(yīng)的物理執(zhí)行信號,并作用于被控對象以實(shí)現(xiàn)輸出鎮(zhèn)定、跟蹤等控制目標(biāo)。但很多情況下,執(zhí)行器容易受到多種固有非線性特征約束,例如:晶體管產(chǎn)生的死區(qū)效益、壓電驅(qū)動平臺中的磁滯現(xiàn)象、齒輪傳動系統(tǒng)間的Backlash約束等。由于非線性約束的存在,執(zhí)行器輸出與輸入之間產(chǎn)生了極大的差距。這意味著,在控制器設(shè)計(jì)中如果沒有將這些非光滑執(zhí)行器約束考慮在內(nèi),所得到的控制器很可能會造成系統(tǒng)控制精度和穩(wěn)定性的嚴(yán)重下降。另一方面,由于執(zhí)行器約束通常是非線性且非光滑的,又給控制器設(shè)計(jì)帶來了相當(dāng)大的難度。因此,如何通過非線性控制器設(shè)計(jì)來抵消執(zhí)行器非光滑約束對閉環(huán)系統(tǒng)破壞性的影響是一個(gè)具有理論和工程雙重價(jià)值的挑戰(zhàn)性課題。針對該課題,本論文以Lyapunov泛函理論為穩(wěn)定性分析基礎(chǔ),以Backstepping設(shè)計(jì)為技術(shù)框架,并結(jié)合自適應(yīng)控制、魯棒控制、模糊邏輯系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,解決了下列非線性控制問題:(1) 針對帶有執(zhí)行器未知方向磁滯的時(shí)延不確定非線性系統(tǒng),提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的自適應(yīng)控制設(shè)計(jì)方法。首先,采用Bouc-Wen模型描述執(zhí)行器中的未知方向磁滯特征,并將該模型表示為帶有未知系數(shù)的控制器加上有界擾動項(xiàng)的形式。緊接著,通過引入Nussbaum泛函理論,解決了未知大小及符號的控制系數(shù)問題。最后,通過設(shè)計(jì)新型的Lyapunov-Krasovskii函數(shù)對系統(tǒng)狀態(tài)時(shí)延補(bǔ)償,從而成功地建立了閉環(huán)控制系統(tǒng)的有界穩(wěn)定性。(2) 針對帶有執(zhí)行器非對稱Backlash的不確定非線性系統(tǒng),提出了兩種智能控制方法。其一為自適應(yīng)逆補(bǔ)償控制策略,通過設(shè)計(jì)非對稱Backlash的光滑逆模型,以及融合自適應(yīng)參數(shù)估計(jì)方法,一個(gè)光滑自適應(yīng)逆補(bǔ)償器得以成功構(gòu)建以補(bǔ)償執(zhí)行器中的非對稱Backlash約束。為了移去該方案中的一些局限性條件(例如非對Backlash上升直線與下級直線的斜率比被要求已知;自適應(yīng)逆補(bǔ)償器可能存在奇異問題),于是進(jìn)一步提出第二種模糊自適應(yīng)逆補(bǔ)償控制方法。(3) 針對帶有執(zhí)行器非對稱Backlash和量化輸入的非線性系統(tǒng),提出了一種魯棒自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案。首先讓控制信號通過一個(gè)磁滯型量化器,以降低其在網(wǎng)絡(luò)總線中傳輸?shù)耐ㄐ怕�。但�?量化器的引入又會使自適應(yīng)控制器設(shè)計(jì)變得十分困難,為了解決這個(gè)問題,一種基于扇形有界性質(zhì)的量化器非線性分解方法被提出。再者,我們進(jìn)一步給出了分解非對稱Backlash的方法。基于這些分解,真實(shí)的控制器被成功地從非對稱Backlash約束和量化函數(shù)中分離出來。最后,通過結(jié)合魯棒自適應(yīng)技術(shù)方法從而完成量化控制方案的設(shè)計(jì)。(4) 針對帶有執(zhí)行器故障和Backlash的不確定非線性系統(tǒng),提出了一種新的自適應(yīng)控制設(shè)計(jì)方案。首先,構(gòu)建一個(gè)自適應(yīng)逆補(bǔ)償器以抵消執(zhí)行機(jī)構(gòu)中的Backlash效應(yīng)。接下來,基于直接自適應(yīng)方法設(shè)計(jì)能夠抵消執(zhí)行器故障效應(yīng)的補(bǔ)償器輸入,從而得到期望的控制器(即補(bǔ)償器的輸出)。通過嚴(yán)格數(shù)學(xué)分析可證,所提出的控制方案不僅保證閉環(huán)系統(tǒng)全部信號的有界性,還使得跟蹤誤差最終收斂到零。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP273

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本文編號：2379426