论文摘要：具有磁滞输入非线性系统的鲁棒自适应控制

智能材料在实际物理系统，特别是精密加工设备中有着广泛应用。在不建立磁滞逆模型的情况下，如何设计鲁棒自适应方案，抑制智能材料中的磁滞现象对控制系统带来的不良影响，是控制领域研究的热点之一。本论文研究几类带有磁滞输入非线性系统的鲁棒自适应动态面控制问题，取得的主要成果如下：1.对一类带有磁滞输入的严反馈非线性系统，基于PI (Prandtl-Ishlinskii) 和类间隙（Backlashi-like）两种磁滞模型，提出了一种鲁棒自适应动态面控制方案。该方案可克服采用反推方法时产生的“微分爆炸”问题，保证闭环系统所有信号半全局稳定且跟踪误差的性能指标。2.针对具有未建模动态及智能材料作动器的一类纯反馈非线性系统，提出了一种基于神经元网络的自适应动态面控制方案。该方案放宽了前人工作中关于未建模动态的假设条件，减轻了系统的计算负担。此外，方案中采用饱和PI 模型代替传统PI模型来描述压电陶瓷、磁滞伸缩作动器等的磁滞模型，使建模更精确。3.通过设置调参律的初始条件和误差面修正，提出了一种初始化技术，采用本论文所提出的自适应动态面控制方案时可满足跟踪误差的 性能指标，从而克服了系统过渡过程中可能出现的“突变现象（Bursting Phenomenon）”。4.就具有饱和磁滞输入的一类严反馈非线性延时系统，提出了一种与神经网络方法相结合的鲁棒自适应动态面控制方案。该方案克服了采用传统Lyapunov-Krasovoskii 泛函时系统跟踪误差不能收敛到任意小的问题，可满足预先给定的跟踪性能指标。

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