【摘要】：Markovian跳變系統(tǒng)是一類特殊的隨機(jī)混雜系統(tǒng),廣泛存在于諸如化工過程、電力系統(tǒng)、飛行器系統(tǒng)、船舶導(dǎo)航系統(tǒng)等實際工程領(lǐng)域。其中Markovian跳變非線性系統(tǒng)的控制研究是當(dāng)前控制理論研究的熱點和難點,跳變行為使系統(tǒng)動態(tài)變得異常復(fù)雜,增加了這類系統(tǒng)的控制難度和復(fù)雜程度。本文分別針對具有模態(tài)轉(zhuǎn)移率部分未知、未建模動態(tài)、時變時滯、輸入飽和等特性的Markovian跳變非線性系統(tǒng),展開了輸出跟蹤控制問題的研究。主要工作如下:首先,研究了一類模態(tài)轉(zhuǎn)移率部分未知的Markovian跳變非線性系統(tǒng)的輸出反饋跟蹤控制問題�；赥-S模糊雙線性模型,設(shè)計了動態(tài)輸出反饋控制器;利用Lyapunov穩(wěn)定性理論和線性矩陣不等式方法,給出了閉環(huán)系統(tǒng)均方漸近穩(wěn)定的充分條件;通過求解一組線性矩陣不等式得到了控制器增益矩陣。最后通過仿真驗證了所設(shè)計控制器的有效性。其次,研究了一類具有未建模動態(tài)的嚴(yán)格反饋Markovian跳變非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)跟蹤控制問題。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近系統(tǒng)的未知綜合非線性函數(shù),并結(jié)合自適應(yīng)估計方法設(shè)計了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)跟蹤控制器。所設(shè)計的控制器只需一個自適應(yīng)參數(shù)在線調(diào)整,降低了計算的復(fù)雜性。理論分析證明了所設(shè)計的控制器能夠保證閉環(huán)系統(tǒng)所有狀態(tài)的一致最終有界性。再次,研究了一類嚴(yán)格反饋Markovian跳變非線性時滯系統(tǒng)的預(yù)設(shè)性能自適應(yīng)跟蹤控制問題。通過誤差等效變換將預(yù)設(shè)性能跟蹤控制問題轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定性問題;通過構(gòu)造合適的Lyapunov泛函抵消了不確定時滯項;采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近方法和自適應(yīng)估計技術(shù)設(shè)計了預(yù)設(shè)性能自適應(yīng)跟蹤控制器。仿真結(jié)果表明所設(shè)計控制器能有效提高系統(tǒng)的輸出跟蹤性能。最后,進(jìn)一步考慮執(zhí)行器存在飽和約束,研究了一類嚴(yán)格反饋Markovian跳變非線性關(guān)聯(lián)大系統(tǒng)的抗飽和預(yù)設(shè)性能自適應(yīng)跟蹤控制問題。采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近系統(tǒng)的未知綜合非線性函數(shù),并結(jié)合自適應(yīng)估計方法設(shè)計了一種抗飽和預(yù)設(shè)性能自適應(yīng)分散控制器;通過引入一個動態(tài)補(bǔ)償信號參與控制器的設(shè)計,降低了抗飽和控制器的設(shè)計難度。仿真結(jié)果驗證了所設(shè)計的具有抗飽和作用的控制器對改善系統(tǒng)跟蹤控制性能的有效性。
[Abstract]:Markovian jump system is a kind of special stochastic hybrid system, which is widely used in practical engineering fields such as chemical process, power system, aircraft system, ship navigation system and so on. The control of Markovian jump nonlinear systems is a hot and difficult point in the current control theory research. The jump behavior makes the system dynamic become extremely complex, which increases the control difficulty and complexity of this kind of systems. In this paper, the output tracking control problem for Markovian jump nonlinear systems with some unknown modal transfer rates, unmodeled dynamics, time-varying delays and input saturation is studied. The main work is as follows: firstly, the output feedback tracking control problem for a class of Markovian jump nonlinear systems with partially unknown modal transfer rate is studied. Based on T-S fuzzy bilinear model, a dynamic output feedback controller is designed, and a sufficient condition for the mean square asymptotic stability of the closed-loop system is given by using Lyapunov stability theory and linear matrix inequality (LMI) method. The controller gain matrix is obtained by solving a set of linear matrix inequalities. Finally, the effectiveness of the designed controller is verified by simulation. Secondly, the adaptive tracking control problem for a class of strict feedback Markovian jump nonlinear systems with unmodeled dynamics is studied. An adaptive tracking controller based on RBF neural network is designed by using RBF neural network to approximate the unknown comprehensive nonlinear function of the system and the adaptive estimation method. The designed controller only needs one adaptive parameter online adjustment, which reduces the complexity of calculation. It is proved by theoretical analysis that the designed controller can guarantee the uniform ultimate boundedness of all states of the closed-loop system. Thirdly, the preset performance adaptive tracking control problem for a class of strictly feedback Markovian jump nonlinear time-delay systems is studied. The preset performance tracking control problem is transformed into a stability problem by error equivalent transformation, and the uncertain time-delay term is offset by constructing appropriate Lyapunov functional. The adaptive tracking controller with preset performance is designed by using neural network approximation method and adaptive estimation technique. Simulation results show that the designed controller can effectively improve the output tracking performance of the system. Finally, considering the saturation constraint of the actuator, the adaptive tracking control problem for a class of nonlinear interconnected large-scale systems with strict feedback Markovian jump is studied. An adaptive decentralized controller with anti-saturation presupposition performance is designed by using RBF neural network to approximate the unknown comprehensive nonlinear function of the system, and an adaptive decentralized controller with anti-saturation presupposition is designed by introducing a dynamic compensation signal to participate in the design of the controller. The design difficulty of anti-saturation controller is reduced. The simulation results verify the effectiveness of the designed controller with anti-saturation effect on improving the tracking control performance of the system.
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP13

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本文編號：2223549