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西华大学自动控制理论课件第九章 非线性系统的分析。
2016年7月26日,由电子科技大学人力资源部教师发展中心主办,电子科技大学自动化工程学院承办的“网络与非线性系统控制前沿研讨会”在电子科技大学清水河校区举行。研讨会邀请到中国科学院数学与系统科学研究院程代展教授、洪奕光教授,香港科技大学丘立教授,瑞典皇家工学院胡晓明教授,美国加州大学河滨分校任伟教授等五位在海内外自动控制领域享有盛名的专家作主题报告,介绍当前网络与非线性系统控制方向中的最新研究方...
针对一类饱和非线性系统研究抗饱和控制器综合问题. 基于线性分式表示技术(LFR), 该类非线性系统可转化为带有满足扇形区间不等式条件的非线性函数及额外线性分式约束的饱和线性系统. 基于二次Lyapunov 方程并利用广义扇形区间不等式条件处理饱和非线性项, 提出了基于LMI 条件的非线性抗饱和控制器综合方法. 数值仿真验证了所提出方法的有效性.
针对非均匀多采样率非线性系统辨识问题,提出一种基于模糊模型的辨识方法.首先,分析了非线性系统在输入信号非均匀周期刷新,输出信号周期采样的情况下,非线性系统可以通过提升技术,利用多个局部的线性模型加权组合来描述;然后,提出一个基于GK模糊聚类和递推最小二乘的模糊辨识算法;最后,针对化工pH中和过程非线性系统,采用非均匀采样数据建立其模糊模型,以验证所提出方法的有效性.
针对一类多输入多输出(MIMO)仿射非线性动态系统,提出一种基于极限学习机(ELM)的鲁棒自适应神经控制方法.ELM随机确定单隐层前馈网络(SLFNs)的隐含层参数,仅需调整网络的输出权值,能以极快的学习速度获得良好的推广性.在所提出的控制方法中,利用ELM逼近系统的未知非线性项,针对ELM网络的权值、逼近误差及外界扰动的未知上界值分别设计参数自适应律,通过Lyapunov稳定性分析可以保证闭环系...
针对一类带有扰动、输入约束和凸多面体不确定性的区间时滞离散非线性系统, 提出一种鲁棒模型预测控制方法. 一方面, 利用min-max 模型预测控制求解鲁棒模型预测控制器, 以研究鲁棒预测控制在范数有界意义下的扰动抑制问题; 另一方面, 充分利用时滞的上下界信息构造Lyapunov 函数以得到控制器存在的充分条件. 最后给出了闭环系统鲁棒稳定性证明.
针对SISO 非仿射非线性系统, 提出一种新型自主构架模糊控制器. 此控制器由鲁棒控制器与自主构架模糊系统构成. 模糊系统初始只含有一条规则, 根据系统误差和??完备性2 条准则自主增加规则及隶属函数, 从而完善模糊系统结构, 逼近非线性系统不确定量. 模糊系统利用“伪模糊输出”法对新增规则后件初始化, 考虑到实际计算能力, 采用替换隶属函数机制限制规则数目. 通过理论推导证明了系统的稳定性, 理...
研究了一类多输入非线性系统同时H∞镇定问题. 提出了可系统地构造公共二次控制储能函数(Control storage function, CSF)的方法. 基于公共二次控制储能函数,设计了可同时H∞镇定闭环系统的连续控制律. 通过一个例子说明了本文所提出方法的有效性.
提出一种贪婪迭代DHP (Dual heuristic programming)算法, 解决了一类控制受约束非线性系统的近似最优镇定问题. 针对系统的控制约束, 首先引入一个非二次泛函把约束问题转换为无约束问题, 然后基于协状态函数提出一种贪婪迭代DHP算法以求解系统的HJB (Hamilton-Jacobi-Bellman)方程. 在算法的每个迭代步, 利用一个神经网络来近似系统的协状态函数, ...
为了解决电力系统区间震荡问题, 已经发展形成了多种控制策略.在许多国家一些大规模的电力系统中,为解决各种不同的电力系统的运行和规划问题,采用了越来越多的柔性交流输电系统装置(FACTS).设计目标之一是减少系统中存在的一些临界区间震荡.基于变结构控制技术,提出了FACTS控制器,用以缓解区间震荡问题,研究了串联和并联的FACTS装置,并给出实例加以研究用以说明所提出控制器的有效性.
针对一类不确定非线性系统,基于backstepping方法提出了一种新的鲁棒自适应模糊控制器设计方案。该方案通过引入最优逼近误差的自适应补偿项和新的鲁棒项,削减建模误差和参数估计误差的影响,从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或逼近误差的上确界已知的条件。理论分析证明了闭环系统状态有界,跟踪误差收敛到零的较小邻域内。仿真结果表明了该方法的有效性。
针对一类具有不确定系统函数和方向未知的不确定增益函数的非线性系统, 提出了一种鲁棒自适应神经网络控制算法. 本算法采用RBF神经网络(Radial based function neural network, RBF NN)逼近模型不确定性, 外界干扰和建模误差采用非线性阻尼项进行补偿, 将动态面控制(Dynamic surface control, DSC)与后推方法结合, 消除了反推法的计算膨...
针对关系度不确定非线性系统, 基于模型预测控制理论和切换解析非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control, NMPC) 提出了一种非切换的解析NMPC新方法. 论证了在非切换解析NMPC控制律下, 通过坐标变换可以将闭环系统分别在关系度确定和不确定的两个子空间近似为线性系统, 得出非切换解析NMPC使闭环系统稳定的必要条件. 通过仿真实验验证了非切换...
研究了一类具有不确定控制系数, 稳定零动态和增长线性依赖于不可测状态非线性系统的输出反馈全局镇定问题. 首先引入两种恰当的状态变换, 将原系统变为具有确定虚拟控制系数和分离零动态的新系统. 然后, 构造了基于高增益K-滤波器的恰当观测器, 并且应用反推技术成功设计了输出反馈控制器. 通过选择恰当的设计参数, 可以保证闭环系统的全局渐近稳定性. 给出的仿真算例验证了理论结果的正确性和所提出方法的有效...
该文提出基于核SOM(Kernel-SOM)的非监督非线性系统辨识方法。在辨识误差和系统初始输入误差同时存在的条件下,对Kernel-SOM辨识模型独立运行的收敛性进行了理论分析,并给出了辨识模型运行收敛的定理。数字仿真表明了所述方法的有效性及收敛定理的正确性。

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