【摘要】：在控制系統(tǒng)中,執(zhí)行器部件主要被用來產生與控制命令相對應的物理執(zhí)行信號,并作用于被控對象以實現(xiàn)輸出鎮(zhèn)定、跟蹤等控制目標。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:晶體管產生的死區(qū)效益、壓電驅動平臺中的磁滯現(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生了極大的差距。這意味著,在控制器設計中如果沒有將這些非光滑執(zhí)行器約束考慮在內,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,又給控制器設計帶來了相當大的難度。因此,如何通過非線性控制器設計來抵消執(zhí)行器非光滑約束對閉環(huán)系統(tǒng)破壞性的影響是一個具有理論和工程雙重價值的挑戰(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,以Backstepping設計為技術框架,并結合自適應控制、魯棒控制、模糊邏輯系統(tǒng)、神經網絡等方法,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延不確定非線性系統(tǒng),提出了基于神經網絡逼近的自適應控制設計方法。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的控制器加上有界擾動項的形式。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問題。最后,通過設計新型的Lyapunov-Krasovskii函數對系統(tǒng)狀態(tài)時延補償,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。其一為自適應逆補償控制策略,通過設計非對稱Backlash的光滑逆模型,以及融合自適應參數估計方法,一個光滑自適應逆補償器得以成功構建以補償執(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;自適應逆補償器可能存在奇異問題),于是進一步提出第二種模糊自適應逆補償控制方法。(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神經網絡控制方案。首先讓控制信號通過一個磁滯型量化器,以降低其在網絡總線中傳輸的通信率。但是,量化器的引入又會使自適應控制器設計變得十分困難,為了解決這個問題,一種基于扇形有界性質的量化器非線性分解方法被提出。再者,我們進一步給出了分解非對稱Backlash的方法�；谶@些分解,真實的控制器被成功地從非對稱Backlash約束和量化函數中分離出來。最后,通過結合魯棒自適應技術方法從而完成量化控制方案的設計。(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控制設計方案。首先,構建一個自適應逆補償器以抵消執(zhí)行機構中的Backlash效應。接下來,基于直接自適應方法設計能夠抵消執(zhí)行器故障效應的補償器輸入,從而得到期望的控制器(即補償器的輸出)。通過嚴格數學分析可證,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]:......
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP273

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