預(yù)見控制是一種通過利用目標(biāo)信號或干擾信號的已知未來信息來改善閉環(huán)系統(tǒng)品質(zhì)的控制方法,在實際問題中有著廣泛應(yīng)用.非線性現(xiàn)象普遍存在于自然界和工程技術(shù)領(lǐng)域,因此非線性系統(tǒng)的研究受到國內(nèi)外很多學(xué)者的關(guān)注.本文利用預(yù)見控制的基本思想,研究了幾類具有特定特征的非線性系統(tǒng)的輸出跟蹤問題.具體研究內(nèi)容包含以下幾個方面:1.針對一類可微分的Lipschitz非線性系統(tǒng),采用誤差系統(tǒng)方法研究了帶有預(yù)見作用的跟蹤控制器設(shè)計問題.向量值函數(shù)微分中值定理的應(yīng)用,克服了非線性向量函數(shù)差分處理上的困難,并且使得擴大誤差系統(tǒng)具有線性參變系統(tǒng)的結(jié)構(gòu).進一步,針對該系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)有結(jié)果設(shè)計了適當(dāng)?shù)臓顟B(tài)反饋控制器.將該控制器回歸到原系統(tǒng),就得到了帶有預(yù)見作用的跟蹤控制器的具體形式.2.討論了一類具有狀態(tài)時滯的可微分Lipschitz非線性系統(tǒng)的預(yù)見跟蹤控制器設(shè)計問題.通過引入后向差分算子,將原系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為一個形式上的離散時間不確定時滯系統(tǒng).然后,融合跟蹤誤差和目標(biāo)信號的已知未來信息,利用提升技術(shù),構(gòu)造出含范數(shù)有界參數(shù)不確定性的擴大誤差系統(tǒng).通過應(yīng)用Lyapunov穩(wěn)定性理論和線性矩陣不等式方法,建立了有記憶的狀態(tài)反饋控制器.基...

【文章頁數(shù)】：125 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
縮寫和符號清單
1 引言
2 文獻綜述
    2.1 預(yù)見控制理論的研究綜述
        2.1.1 預(yù)見控制的研究背景
        2.1.2 預(yù)見控制的研究方法
        2.1.3 預(yù)見控制的研究現(xiàn)狀
    2.2 非線性控制系統(tǒng)理論的研究綜述
        2.2.1 非線性控制系統(tǒng)的研究背景
        2.2.2 非線性控制系統(tǒng)的研究方法
        2.2.3 Lipschitz非線性系統(tǒng)
        2.2.4 Lur'e非線性系統(tǒng)
    2.3 本文用到的引理
3 一類可微分Lipschitz非線性系統(tǒng)的預(yù)見跟蹤控制
    3.1 引言
    3.2 問題描述
    3.3 擴大誤差系統(tǒng)的構(gòu)造
    3.4 預(yù)見控制器的設(shè)計
    3.5 數(shù)值仿真
    3.6 本章小結(jié)
4 一類可微分Lipschitz非線性時滯系統(tǒng)的預(yù)見跟蹤控制
    4.1 引言
    4.2 問題描述
    4.3 擴大誤差系統(tǒng)的構(gòu)造
    4.4 預(yù)見控制器的設(shè)計
    4.5 數(shù)值仿真
    4.6 本章小結(jié)
5 一類可微分Lipschitz非線性不確定系統(tǒng)的預(yù)見跟蹤控制
    5.1 引言
    5.2 問題描述
    5.3 擴大誤差系統(tǒng)的構(gòu)造
    5.4 預(yù)見控制器的設(shè)計
    5.5 數(shù)值仿真
    5.6 本章小結(jié)
6 一類更普遍Lipschitz非線性系統(tǒng)的預(yù)見跟蹤控制
    6.1 引言
    6.2 問題描述
    6.3 擴大誤差系統(tǒng)的構(gòu)造
    6.4 預(yù)見控制器的設(shè)計
        6.4.1 狀態(tài)反饋預(yù)見控制器的設(shè)計
        6.4.2 輸出反饋預(yù)見控制器的設(shè)計
    6.5 數(shù)值仿真
    6.6 本章小結(jié)
7 一類Lur'e非線性系統(tǒng)的預(yù)見跟蹤控制
    7.1 引言
    7.2 問題描述
    7.3 擴大誤差系統(tǒng)的構(gòu)造
    7.4 預(yù)見控制器的設(shè)計
    7.5 數(shù)值仿真
    7.6 本章小結(jié)
8 總結(jié)和展望
參考文獻
作者簡歷及在學(xué)研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號：3860063