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1、第33卷第11期自动化学报Vol.33,No.112007年11月ACTAAUTOMATICASINICANovember,2007一类多变量非线性系统的自适应模糊控制刘艳军1;2王伟1摘要针对一类具有干扰和不确定性的多变量非线性系统,提出了一种自适应模糊控制方法.该多变量系统由m个互连子系统组成,每个互连子系统中的未知函数是非仿射的.由于不确定非仿射函数的存在和互连子系统之间的耦合,这类系统是很难控制的.通过利用均值定理、模糊系统、Backstepping设计方法以及引入Nussbaum类型函数,克服了这个困难.另外,与大多数研究结果相比较,提出的方法
2、减少了在线调节参数的数量.提出的控制方法能实现闭环系统的所有信号是有界的.仿真实验表明该控制方法的有效性.关键词自适应模糊控制,非仿射系统,多变量互连非线性系统,Nussbaum类型函数中图分类号TP273AdaptiveFuzzyControlforaClassofMultivariableNonlinearSystems1;21LIUYan-JunWANGWeiAbstractAnadaptivefuzzycontrolapproachisproposedforaclassofmultivariablenonlinearsystemswithdis-
3、turbancesanduncertainties.Themultivariablesystemsarecomposedofminterconnectedsubsystems.Theunknownfunctionsineachinterconnectedsubsystemarenon-a±ne.Itisdi±culttocontrolthisclassofsystemsduetotheexistenceoftheuncertainnon-a±nefunctionsandthecouplingsamonginterconnectedsubsystems.T
4、hisdi±cultyisovercomebyusingthemeanvaluetheorem,thefuzzysystem,thebacksteppingdesignmethodandintroducingNussbaum-typefunc-tions.Inaddition,comparedwithmostoftheresearchresults,theproposedapproachreducesthequantityoftheonlineadjustedparameters.Theapproachcanachievethatallthesignal
5、softheclosed-loopsystemarebounded.Simulationexperimentdemonstratesthee®ectivenessofthecontrolapproach.KeywordsAdaptivefuzzycontrol,non-a±nesystems,multivariableinterconnectednonlinearsystems,Nussbaum-typefunctions1引言带有完全未知函数的非线性系统,已经得到了许多有意义的结果[4»14].然而,文献[4»12]的研究结果在过去十几年里,不确定非线
6、性系统的自适应只能处理仿射系统.由于非仿射系统中的输入变量控制问题引起了许多研究者的注意.在自适应控制不是线性地出现,文献[4»12]的设计方法直接应用研究早期,要求系统中的不确定参数关于已知非线到相应的非仿射系统中是很困难的.文献[13]提出性函数是线性的[1].但是,在许多情况下,不确定性了一种可以控制不确定SISO非仿射系统的自适应是不能线性参数化或是完全未知的,例如,系统建模神经控制方法,使得整个闭环系统是稳定的.与此同误差,未知物理现象(例如力学系统的摩擦力)和工时,文献[14]也提出了一种自适应神经网络控制方作环境的影响等等.法,可以稳定具有
7、干扰的不确定SISO非仿射系统.模糊系统或神经网络对于处理不确定性是非常有效的方法.因为已经证明模糊系统[2]或神经网从实际应用的角度来说,大多数系统在性质上络[3]能逼近非线性连续函数到任意指定的精度.在都是非线性的、多变量的和非仿射的.因此,本文提近十年,利用模糊系统或神经网络的逼近特性,针对出了一种可以稳定一类不确定多变量非线性系统的自适应模糊控制方法.该多变量系统由m个互连收稿日期2006-7-26收修改稿日期2006-9-27子系统组成,每个互连子系统中的每个方程都包含ReceivedJuly26,2006;inrevisedformSepte
8、mber27,2006国家自然科学基金(60474058,60534010),辽
