基于反步法的一类非线性系统的鲁棒自适应控制

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1、Y77919S基于反步法的一类非线性系统的鲁棒自适应控制控制理论与控制工程专业研究生张稚彬指导老师刘玉生在过去的10年中，关于非线性系统的自适应控制有了长足的进展。许多优秀论文和文献“⋯“⋯””“都围绕这个问题进行了深入的研究，并对含有参数不确定性的非线性系统的自适应控制提出了许多系统性的设计方法。其中，大部分文章所做的研究都集中在可反馈线性化的线性参数化系统的自适应控制上。如文献⋯”⋯1就对可反馈线性化的线性参数化系统的自适应控制的发展作了全面的介绍。相对而言，关于非线性参数化系统的鲁棒自适应控制的研究却发展较慢。如文献⋯⋯“中所论述的

2、一样，许多实际控制系统当中都存在非线性参数化问题，例如生化过程、带有摩擦的机械系统等等。解决这一类非线性系统的自适应控制问题不仅仅是理论上的突破，在应用层次上也有着同样重要的意义。最近有两篇论文“。和”。针对这一类十分具有挑战性的问题提出了解决方法。其中文献“1通过将一种新颖的参数分离方法与加入密集积分器(addingapowerintegrator)的方法相结合，解决了非线性参数化系统的全局状态调节问题。仿真实验表明，他们提出的控制器对被控系统的状态控制具有非常好的效果。然而，实际系统中往往还存在各种未知扰动。而且由于系统的复杂性，数学

3、模型往往不精确，因此存在未建模动态，当我们在仿真实验中考虑这些不确定因素时，使用上面的控制算法，就不能保证被控系统的状态是稳定的了。本文考虑文献”’中所提出的～类非线性参数化系统的模型，并且考虑了实际系统中存在的未建模动态和有界扰动，我们针对这～具有挑战性的自适应控制对象采用了新的自适应控制算法，使被控系统在存在未建模动态和有界扰动的■、、＼情况下，闭环系统的所有信号都是有界的，系统状态全局稳定。控制器设计的基本思想是，基于李雅普诺夫稳定性定理，在设计中利用一种新颖的参数分离方法．来处理参数的非线性问题；通过引入一动态信号来刻画未建模动态

4、；利用自适应非线性阻尼来抑止系统的不确定性和未知有界扰动的影响；运用反步(backstepping)设计法逐步实现控制器的设计。仿真实验表明，使用本文设计的自适应控制算法，在考虑未建模动态和未知有界干扰的情况下，能很好地解决了非线性参数化系统的全局状态调节问题。关键词：李雅普诺夫稳定性、非线性参数化系统、来建模动态、自适应控制、鲁棒性、反步法IIRobustAdaptiveControlofNonlinearSystemsBasedOnBacksteppingMajor：ControlTheoryandControlEngineering

5、Graduate：ZhangZhibinAdvisot：LiuYushengThepastdecadehaswitnessedarapidgrowthofresearcheffortsaimedatthedevelopmentofsystematicdesignmethodsforglobaladaptivecontrolofnonlinearsystemswithparametriCuncertainty．Asevidence，alargenumberofpaperspublishedinthe1iteraturehavebeended

6、icatedinthefieIdofnonlinearcontr01c1]_【12]’[14]‘(3。】．Howevermuchoftheresearcheshavefocused0nadaptivecontroloffeedback1inearizablesystemswith1}．nearparameterization．Bycomparison，1ittleefforthasbeenmadetothedevelopmentofadaptivecontrolschemesofnonlinearlyparaIneterizedsyste

7、Ⅲs．AsindicatedinB6]-[19]，nonlinearparaⅢetricsystemscanbefoundinvariouspratticalcontrolproblems．Forinstance．itarisesnaturallyinphysicalsystemssuchasbiochemicalprocessesandmachineswithfriction．DealingwiththiStypeofnonlinearlyparameterizeddynamicsystemsisnotonlyinterestingth

8、eoretically，butalsoimportantfromaviewpointofpracticalapplications．Tworecentpapers，[2]and[3]，s01v