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自符合反推遏制 (Adaptive Backstepping Control) 因其精巧的过度进程和容易运用于非线性体例的特性而被洪量接洽。然而,反推遏制固有的“微分爆裂”题目控制了其工程运用。经过在自符合反推遏制的各步引入一个低通滤波器,自符合动静面遏制 (Adaptive Dynamic Surface Control) 可处置“微分爆裂”题目,所以从工程运用观点看,较之自符合反推遏制更适用。但是,自符合动静面遏制也生存鲁棒性、缺点没辙抑制到零等未处置的题目。 正文开始接洽了被控东西含有外部干预、未建立模型动静和参数时变时,自符合动静面遏制的鲁棒性题目,给出了相映的遏制器安排计划;从而,接洽了自符合动静面遏制的缺点抑制题目,提出了一种矫正计划来保护盯梢缺点抑制到零。舆论的重要接洽功效如次: 对准含有输出干预的线性体例,经过从新安排李雅普诺夫因变量,提出了一种鲁棒自符合动静面遏制计划。在输出干预有界未知情景下,该计划可保护体例的盯梢缺点大肆小。 对一类含有未建立模型动静和输入干预的线性体例,提出了一种鲁棒自符合动静面遏制计划。开始运用小增值定理创造了未建立模型动静局部的状况与建立模型局部状况之间的联系,在此普通上,经过安排Lyapunov因变量,初次证领会经过沿用初始化本领,在含有未建立模型动静的情景下,体例的盯梢缺点可满意$L_infty$ 本能目标。 对一类含有未建立模型动静的非线性体例,提出了一种输入反应鲁棒自符合动静面遏制计划。各别于现有文件沿用神经搜集或朦胧迫近处置未建立模型动静,经过创造未建立模型动静局部的状况与李雅普诺夫因变量之间的联系,证领会所提计划的宁静性及杰出的盯梢缺点抑制性。 对一类时变线性体例,提出了一种自符合动静面遏制计划,与已有计划比拟,纵然在含有未知快时变参数时,仍能保护体例的宁静性和盯梢缺点的 $L_infty$ 本能目标。对参数未知的线性体例,经过引入高阶微分器来包办一阶低通滤波器,提出了一种新的自符合遏制计划,既制止了反推遏制计划“微分爆裂”的缺陷,也制止了动静面遏制需重复安排参数的题目,且可保护体例盯梢缺点抑制至零。
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