CN113625573B - 受非对称死区输入影响的分数阶***反步滑模控制方法 - Google Patents

受非对称死区输入影响的分数阶***反步滑模控制方法 Download PDF

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CN113625573B CN202111096495.9A CN202111096495A CN113625573B CN 113625573 B CN113625573 B CN 113625573B CN 202111096495 A CN202111096495 A CN 202111096495A CN 113625573 B CN113625573 B CN 113625573B
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Abstract

非对称死区输入影响的分数阶***反步滑模控制方法,建立严格反馈分数阶***数学模型;根据分数阶微积分算子构建合适形式滑模面;构建辅助分数阶***补偿非对称死区输入的影响;确定分数阶数学模型中未知参数的自适应更新律;基于转换变量***并结合分数阶分布频率模型,选择合适的Lyapunov函数逐级确定各虚拟控制器形式;采用间接Lyapunov稳定性分析方法验证滑模趋近阶段的稳定性。本发明基于分数阶频率分布模型的间接Lyapunov稳定理论的使用可以确保整个设计过程合理有效,从而验证反步滑模控制法在具有严格反馈结构的分数阶***的自适应镇定控制中具有很好的控制效果,***全部未知参数可以被有效辨识,增强***鲁棒性。

Description

受非对称死区输入影响的分数阶***反步滑模控制方法
技术领域
本发明属于室内外无缝定位技术领域,特别是涉及受非对称死区输入影响的分数阶***反步滑模控制方法。
背景技术
随着分数阶微积分理论的发展,越来越多的学者开始在分数阶***的控制中讨论非光滑非线性特性的影响,这些非线性特性的存在会使得***性能变差,甚至会使***变得不稳定。采用分数阶微积分对实际工程***建模相比整数阶微积分理论有更精确的效果,由于分数阶算子的奇异性与复杂性,目前很多关于分数阶***的控制研究中很难像整数阶***构建统一形式的Lyapunov函数,导致分数阶***的稳定性分析一直是分数阶***研究中的重点和难点,除此之外,很多分数阶***的研究中,***参数的事先假设已知,事实上,因为外界环境的干扰因素及建模的复杂性,***的参数不可事先完全已知,因此,有关分数阶***的自适应控制问题成为亟待解决的问题。反步法是一种设计控制器的迭代方法,该方法通过设计虚拟控制器及部分Lyapunov函数迭代分析设计出实际控制器形式,所设计的控制器可以确保***的全局稳定性,提升***暂态性能。
基于以上背景,本发明基于反步法并结合滑模控制技术,考虑非对称死区输入对***的影响,构建辅助分数阶***产生虚拟信号抵消非线性输入的影响,同时设计虚拟控制器,结合分数阶频率分布模型,应用间接Lyapunov稳定性分析理论分别验证趋近阶段和滑模阶段稳定性,仿真实例证明,本发明提出的一种受非对称死区输入影响的分数阶***反步滑模控制方法可实现***的自适应镇定控制,使得***具有很好的抗干扰性能,鲁棒性强,***的全部未知参数都得到有效辨识。
发明内容
针对以上不足,为了实现受非对称死区输入影响的分数阶***的自适应镇定控制,本发明基于反步法并结合滑模控制方案对分数阶***的自适应镇定研究提出一种新的控制策略。该方案可以有效避免非线性输入对***产生的影响,同时对***未建模动态和所受到的外界干扰也能进行有效抑制。分数阶频率分布模型的应用可以将滑模控制中的趋近阶段和滑模阶段状态等效为无限维常微分方程,从而采用间接Lyapunov稳定理论可以很好地验证***全局稳定性。通过反步迭代设计虚拟控制器最终得到合适的实际控制器形式,实现***全局镇定及全部未知参数的辨识。
本发明提供受非对称死区输入影响的分数阶***反步滑模控制方法,具体包含如下步骤:
(1)确定一类具有非对称死区输入的严格反馈结构分数阶***数学模型;
所述步骤(1)具有非对称死区输入的严格反馈结构分数阶***数学模型为:
Figure BDA0003269210730000021
式(1)中,X=(x1,x2,...,xn)T为***状态变量;δi为***第i个方程参数矢量;gi(·),Fi(·)和fi(·)i=1,2,...,n为已知的光滑非线性函数;
所涉及如下形式的一类具有非对称死区输入的典型严格反馈分数阶***:
Figure BDA0003269210730000022
Figure BDA0003269210730000023
Figure BDA0003269210730000024
Figure BDA0003269210730000025
Figure BDA0003269210730000026
式(2)典型结构中,α∈(0,1),Δfi(X)和di(t)(i=1,2,...,n)分别为未建模动态和外界干扰项,Ψ(u(t))为非对称死区输入,描述如下:
Figure BDA0003269210730000027
其中,ρ+,ρ-,u+,u-为正实数,斜率参数ρ+和ρ-有界,存在已知参数ρ1和ρ2满足:max{ρ+-}=ρ1,min{ρ+-}=ρ2,更进一步,非对称死区函数可改写为:
Ψ(u(t))=ρ(t)u(t)+Δu(t) (4)
其中
Figure BDA0003269210730000031
Figure BDA0003269210730000032
(2)为正确应用反步滑模控制方案,选择转换变量构建新***;
所述步骤(2)选择转换变量构建新***,其选择如下:
Figure BDA0003269210730000033
式(7)中,i=2,3,...,n,θj,j=1,2,...,n-1为接下来设计的虚拟控制器,σj,j=1,2,...,n为下述辅助分数阶***产生的虚拟信号;
(3)为补偿非对称死区输入带来的不利影响,构建一个分数阶辅助***;
步骤(3)为抵消非对称死区输入带来的不利影响,构建如下形式的辅助分数阶***以产生上文提及的虚拟信号σj
Figure BDA0003269210730000034
其中ci>0,cn>0,所涉及的***未建模动态和外界干扰有界且上界未知,即
Figure BDA0003269210730000035
式(9)中,βi1,βi2为未知正实数;
(4)构造合适的分数阶形式的滑模面,并求导得到分数阶滑模态及虚拟控制器;
所述步骤(4),提及的分数阶滑模面具有以下形式:
Figure BDA0003269210730000041
其中,p=1,2,...,n,通过对滑模变量s求一阶导数,当***运行至滑模面时,得到如下形式的滑模态:
Dαξp=-ξp-sgn(ξp) (11)
根据期望滑模态动态描述方程,得到如下形式的虚拟控制器:
Figure BDA0003269210730000042
其中,
Figure BDA0003269210730000043
分别为βi1,βi2估计值,i=1,2,...,n;
(5)基于滑模变量提出***未知参数、未建模动态和外界干扰未知上界的自适应辨识律;
步骤(5),记
Figure BDA0003269210730000044
为参数估计误差,提出如下形式未知参数辨识律:
Figure BDA0003269210730000045
(6)基于转换变量构建的新***,建立分数阶频率分布模型,应用间接Lyapunov稳定性分析理论,分析每个子***稳定性,并得到实际控制器形式;
步骤(6),根据转换变量(7)和分数阶辅助***(8),得到如下形式的第一个新建子***
Figure BDA0003269210730000046
将式(14)与参数辨识律(13)转换为分数阶频率分布模型
Figure BDA0003269210730000051
选择如下形式的Lyapunov函数,分析第一个新建子***稳定性;
Figure BDA0003269210730000052
对式(16)等号两侧分别对时间求一阶导数,并根据所设计的滑模面、不确定项上界、未知参数辨识律,推导得到
Figure BDA0003269210730000053
显然,经过间接Lyapunov稳定理论验证,第一个新建子***是渐近稳定的,同理,采用相同操作,前n-1个子***都是渐近稳定的,当所设计的实际控制器u(t)具有如下形式时,第n个子***也为渐近稳定:
Figure BDA0003269210730000054
构建如下形式的Lyapunov函数验证第n个子***稳定性
Figure BDA0003269210730000061
对式(19)等号两侧分别对时间求一阶导数得
Figure BDA0003269210730000062
根据非对称死区函数的特点,存在一个分段正函数a(t),使得ρ(t)/ρ2=1+a(t),根据所设计的实际控制器形式(18),则有:
Figure BDA0003269210730000063
结合式(20)和式(21),得
Figure BDA0003269210730000064
综上,所有转换变量构成的新子***在实际控制器作用下都是渐近稳定的;
(7)根据间接Lyapunov稳定理论,构建合适稳定性分析函数,验证滑模态滑模阶段的稳定性,实现***的自适应镇定控制。
作为本发明进一步改进,步骤(7),采用间接Lyapunov稳定理论验证期望滑模态的稳定性,根据第一个期望滑模态并结合分数阶频率分布模型,得
Figure BDA0003269210730000065
对上述滑模态(23),选择如下形式的Lyapunov函数验证其稳定性
Figure BDA0003269210730000071
对式(24)等号两侧对时间求一阶导数,得
Figure BDA0003269210730000072
显然
Figure BDA0003269210730000073
第一个期望滑模态渐近稳定,采用相同推导,得到第n个期望滑模态所对应Lyapunov函数为
Figure BDA0003269210730000074
对式(26)等号两侧对时间求一阶导数,得
Figure BDA0003269210730000075
以上推导结果意味着n个期望滑模态均为渐近稳定,即在所设计的控制器u(t)的作用下,一类受非对称死区输入影响的分数阶***可实现全局自适应镇定控制。
本发明与现有技术相比,其显著优点为:
(1)本发明首次将反步法和滑模控制技术进行结合,构建分数阶辅助***,产生虚拟信号抵消非对称死区输入产生的不利影响,实现具有严格反馈结构的分数阶***的全局镇定控制。
(2)本发明提出的自适应镇定控制方案,可以很好的辨识***全部未知参数、未建模动态和外界干扰项的上界,通过调整滑模面参数可以有效调节参数辨识速度,提高***鲁棒性。
(3)本发明基于分数阶频率分布模型,应用间接Lyapunov稳定理论可以分别验证滑模控制趋近阶段和滑模阶段的渐近稳定性,可以很好避免分数阶算子难求整数阶导数问题,迭代得到的实际控制器实用性强,控制效果达到期望要求。
附图说明
图1为本发明提出的一种受非对称死区输入影响的分数阶***反步滑模控制方法的流程图;
图2为非对称死区输入函数的结构图;
图3为分数阶Genesio-Tesi***奇异吸引子;
图4为分数阶Genesio-Tesi***未引入控制器前的状态轨迹曲线图;
图5为激活控制器后转换变量构建的新***的状态轨迹曲线图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述:
本发明基于反步法并结合滑模控制方案对分数阶***的自适应镇定研究提出一种新的控制策略。该方案可以有效避免非线性输入对***产生的影响,同时对***未建模动态和所受到的外界干扰也能进行有效抑制。分数阶频率分布模型的应用可以将滑模控制中的趋近阶段和滑模阶段状态等效为无限维常微分方程,从而采用间接Lyapunov稳定理论可以很好地验证***全局稳定性。通过反步迭代设计虚拟控制器最终得到合适的实际控制器形式,实现***全局镇定及全部未知参数的辨识。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的说明。
如图1所示,一种受非对称死区输入影响的分数阶***反步滑模控制方法,主要包括以下步骤:
针对具有严格反馈结构的分数阶***数学描述方程,明确方程中各部分代表的含义,从***实际运行环境出发,在模型中充分考虑未建模动态、外界干扰、非对称死区输入项,使得研究问题具有重要的实际意义;
为补偿非对称死区输入给***带来的不利影响,构建一个辅助分数阶***产生虚拟信号来实现。选择合适的转换变量,构建新的子***,以方便后续操作研究;
根据所构建的新转换变量***和辅助分数阶***,设计分数阶形式的滑模面,基于分数阶分布频率模型,引入间接Lyapunov稳定理论,逐步探讨转换变量构造的每个新子***的稳定性,从而得到虚拟控制器形式;
为充分辨识***未知参数、未建模动态和外界干扰项的未知上界,结合滑模变量和转换变量设计自适应辨识律,实现以上全部未知参数的辨识;
通过对n个新子***进行迭代验证其稳定性,得到综合的实际控制器形式,该控制器有很好的抑制外界干扰和***不确定性的作用;
实现对转换变量构造的新子***的稳定性验证,也即完成滑模运动趋近阶段稳定性的验证,同样可将期望滑模态借助于分数阶频率分布模型转换为无限维常微分方程,采用间接Lyapunov稳定理论验证滑模运动滑模阶段稳定性。实验结果表明本发明所提出控制方案是合理且有效的。
针对一类具有严格反馈结构的分数阶***,其数学模型描述为:
Figure BDA0003269210730000091
式(1)中,X=(x1,x2,...,xn)T为***状态变量;δi为***第i个方程参数矢量;gi(·),Fi(·)和fi(·)(i=1,2,...,n)为已知的光滑非线性函数。本发明主要涉及如下形式的一类具有非对称死区输入的典型严格反馈分数阶***:
Figure BDA0003269210730000092
式(2)典型结构中,α∈(0,1),Δfi(X)和di(t)(i=1,2,...,n)分别为未建模动态和外界干扰项,Ψ(u(t))为非对称死区输入,描述如下:
Figure BDA0003269210730000093
其中,ρ+,ρ-,u+,u-为正实数,斜率参数ρ+和ρ-有界,存在已知参数ρ1和ρ2满足:max{ρ+-}=ρ1,min{ρ+-}=ρ2,更进一步,非对称死区函数可改写为:
Ψ(u(t))=ρ(t)u(t)+Δu(t) (4)
其中
Figure BDA0003269210730000094
Figure BDA0003269210730000101
选择转换变量构建新***,其选择如下:
Figure BDA0003269210730000102
式(7)中,i=2,3,...,n,θj(j=1,2,...,n-1)为接下来设计的虚拟控制器,σj(j=1,2,...,n)为下述辅助分数阶***产生的虚拟信号。
为抵消非对称死区输入带来的不利影响,构建如下形式的辅助分数阶***以产生上文提及的虚拟信号σj
Figure BDA0003269210730000103
其中ci>0,cn>0。本发明中所涉及的***未建模动态和外界干扰有界且上界未知,即
Figure BDA0003269210730000104
式(9)中,βi1,βi2为未知正实数。
本发明中提及的分数阶滑模面具有以下形式:
Figure BDA0003269210730000105
其中,p=1,2,...,n,通过对滑模变量s求一阶导数,当***运行至滑模面时,得到如下形式的滑模态:
Dαξp=-ξp-sgn(ξp) (11)
根据期望滑模态动态描述方程,可得到如下形式的虚拟控制器:
Figure BDA0003269210730000106
其中,
Figure BDA0003269210730000107
分别为βi1,βi2估计值,i=1,2,...,n。
Figure BDA0003269210730000108
为参数估计误差,提出如下形式未知参数辨识律:
Figure BDA0003269210730000111
根据转换变量(7)和分数阶辅助***(8),得到如下形式的第一个新建子***
Figure BDA0003269210730000112
将式(14)与参数辨识律(13)转换为分数阶频率分布模型
Figure BDA0003269210730000113
选择如下形式的Lyapunov函数,分析第一个新建子***稳定性
Figure BDA0003269210730000114
对式(16)等号两侧分别对时间求一阶导数,并根据所设计的滑模面、不确定项上界、未知参数辨识律,可推导得到
Figure BDA0003269210730000121
显然,经过间接Lyapunov稳定理论验证,第一个新建子***是渐近稳定的,同理,采用相同操作,前n-1个子***都是渐近稳定的。当所设计的实际控制器u(t)具有如下形式时,第n个子***也为渐近稳定:
Figure BDA0003269210730000122
构建如下形式的Lyapunov函数验证第n个子***稳定性
Figure BDA0003269210730000123
对式(19)等号两侧分别对时间求一阶导数可得
Figure BDA0003269210730000124
根据非对称死区函数的特点,存在一个分段正函数a(t),使得ρ(t)/ρ2=1+a(t),根据所设计的实际控制器形式(18),则有:
Figure BDA0003269210730000125
结合式(20)和式(21),可得
Figure BDA0003269210730000131
综上,所有转换变量构成的新子***在实际控制器作用下都是渐近稳定的。
采用间接Lyapunov稳定理论验证期望滑模态的稳定性,根据第一个期望滑模态形式并结合分数阶频率分布模型,可得
Figure BDA0003269210730000132
对上述滑模态(23),选择如下形式的Lyapunov函数验证其稳定性
Figure BDA0003269210730000133
对式(24)等号两侧对时间求一阶导数,可得
Figure BDA0003269210730000134
显然
Figure BDA0003269210730000135
第一个期望滑模态渐近稳定,采用相同推导,可得到第n个期望滑模态所对应Lyapunov函数为
Figure BDA0003269210730000136
对式(26)等号两侧对时间求一阶导数,可得
Figure BDA0003269210730000137
以上推导结果意味着n个期望滑模态均为渐近稳定,即在所设计的控制器u(t)的作用下,一类受非对称死区输入影响的分数阶***可实现全局自适应镇定控制。
图2所示为本发明中所提到的非对称死区非线性函数的结构示意图。
图3-5所示为本发明实例所涉及的吸引子、控制器激活前的原***状态轨迹时间响应曲线、控制器激活后的新转换变量***的时间响应曲线,在本发明的实施例中,选择分数阶Genesio-Tesi***为被控对象,数学描述为:
Figure BDA0003269210730000141
其中,a1=1,a2=1.1,a3=-0.232,a4=1,δ3=[a1,a2,a3,a4]T
Figure BDA0003269210730000142
Δf(X)=-0.01cos(x3),d(t)=0.02sin(3t),Ψ(u(t))为非对称死区输入,描述如下:
Figure BDA0003269210730000143
控制方案参数m1=m2=m3=5,c1=c2=c3=2,η31=5,η32=2,***初始条件为:x1(0)=-0.3,x2(0)=0.1,x3(0)=-0.2,
Figure BDA0003269210730000144
Figure BDA0003269210730000145
α=0.8。分数阶Genesio-Tesi***混沌吸引子如图3所示,未激活前***的状态轨迹如图4所示,显然,***不稳定。当激活控制器u(t),转换变量构成的新***状态轨迹如图5所示,响应曲线显示本发明提出的控制方案可以有效实现一类受非对称死区输入影响的分数阶***的全局镇定控制,控制方案有效可行。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例之一,并非是对本发明作任何其他形式的限制,而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化,仍属于本发明所要求保护的范围。

Claims (2)

1.受非对称死区输入影响的分数阶***反步滑模控制方法,其特征在于,具体包含如下步骤:
(1)确定一类具有非对称死区输入的严格反馈结构分数阶***数学模型;
所述步骤(1)具有非对称死区输入的严格反馈结构分数阶***数学模型为:
Figure FDA0003269210720000011
式(1)中,X=(x1,x2,...,xn)T为***状态变量;δi为***第i个方程参数矢量;gi(·),Fi(·)和fi(·)i=1,2,...,n为已知的光滑非线性函数;
所涉及如下形式的一类具有非对称死区输入的典型严格反馈分数阶***:
Figure FDA0003269210720000012
式(2)典型结构中,α∈(0,1),Δfi(X)和di(t)(i=1,2,...,n)分别为未建模动态和外界干扰项,Ψ(u(t))为非对称死区输入,描述如下:
Figure FDA0003269210720000013
其中,ρ+,ρ-,u+,u-为正实数,斜率参数ρ+和ρ-有界,存在已知参数ρ1和ρ2满足:max{ρ+-}=ρ1,min{ρ+-}=ρ2,更进一步,非对称死区函数可改写为:
Ψ(u(t))=ρ(t)u(t)+Δu(t) (4)
其中
Figure FDA0003269210720000014
Figure FDA0003269210720000015
(2)为正确应用反步滑模控制方案,选择转换变量构建新***;
所述步骤(2)选择转换变量构建新***,其选择如下:
Figure FDA0003269210720000021
式(7)中,i=2,3,...,n,θj,j=1,2,...,n-1为接下来设计的虚拟控制器,σj,j=1,2,...,n为下述辅助分数阶***产生的虚拟信号;
(3)为补偿非对称死区输入带来的不利影响,构建一个分数阶辅助***;
步骤(3)为抵消非对称死区输入带来的不利影响,构建如下形式的辅助分数阶***以产生上文提及的虚拟信号σj
Figure FDA0003269210720000022
其中ci>0,cn>0,所涉及的***未建模动态和外界干扰有界且上界未知,即
Figure FDA0003269210720000023
式(9)中,βi1,βi2为未知正实数;
(4)构造合适的分数阶形式的滑模面,并求导得到分数阶滑模态及虚拟控制器;
所述步骤(4),提及的分数阶滑模面具有以下形式:
Figure FDA0003269210720000024
其中,p=1,2,...,n,通过对滑模变量s求一阶导数,当***运行至滑模面时,得到如下形式的滑模态:
Dαξp=-ξp-sgn(ξp) (11)
根据期望滑模态动态描述方程,得到如下形式的虚拟控制器:
Figure FDA0003269210720000025
其中,
Figure FDA0003269210720000026
分别为βi1,βi2估计值,i=1,2,...,n;
(5)基于滑模变量提出***未知参数、未建模动态和外界干扰未知上界的自适应辨识律;
步骤(5),记
Figure FDA0003269210720000027
为参数估计误差,提出如下形式未知参数辨识律:
Figure FDA0003269210720000031
(6)基于转换变量构建的新***,建立分数阶频率分布模型,应用间接Lyapunov稳定性分析理论,分析每个子***稳定性,并得到实际控制器形式;
步骤(6),根据转换变量(7)和分数阶辅助***(8),得到如下形式的第一个新建子***
Figure FDA0003269210720000032
将式(14)与参数辨识律(13)转换为分数阶频率分布模型
Figure FDA0003269210720000033
选择如下形式的Lyapunov函数,分析第一个新建子***稳定性;
Figure FDA0003269210720000034
对式(16)等号两侧分别对时间求一阶导数,并根据所设计的滑模面、不确定项上界、未知参数辨识律,推导得到
Figure FDA0003269210720000035
显然,经过间接Lyapunov稳定理论验证,第一个新建子***是渐近稳定的,同理,采用相同操作,前n-1个子***都是渐近稳定的,当所设计的实际控制器u(t)具有如下形式时,第n个子***也为渐近稳定:
Figure FDA0003269210720000041
构建如下形式的Lyapunov函数验证第n个子***稳定性
Figure FDA0003269210720000042
对式(19)等号两侧分别对时间求一阶导数得
Figure FDA0003269210720000043
根据非对称死区函数的特点,存在一个分段正函数a(t),使得ρ(t)/ρ2=1+a(t),根据所设计的实际控制器形式(18),则有:
Figure FDA0003269210720000044
结合式(20)和式(21),得
Figure FDA0003269210720000045
综上,所有转换变量构成的新子***在实际控制器作用下都是渐近稳定的;
(7)根据间接Lyapunov稳定理论,构建合适稳定性分析函数,验证滑模态滑模阶段的稳定性,实现***的自适应镇定控制。
2.根据权利要求书1所述受非对称死区输入影响的分数阶***反步滑模控制方法,其特征在于:步骤(7),采用间接Lyapunov稳定理论验证期望滑模态的稳定性,根据第一个期望滑模态并结合分数阶频率分布模型,得
Figure FDA0003269210720000051
对上述滑模态(23),选择如下形式的Lyapunov函数验证其稳定性
Figure FDA0003269210720000052
对式(24)等号两侧对时间求一阶导数,得
Figure FDA0003269210720000053
显然
Figure FDA0003269210720000054
第一个期望滑模态渐近稳定,采用相同推导,得到第n个期望滑模态所对应Lyapunov函数为
Figure FDA0003269210720000055
对式(26)等号两侧对时间求一阶导数,得
Figure FDA0003269210720000056
以上推导结果意味着n个期望滑模态均为渐近稳定,即在所设计的控制器u(t)的作用下,一类受非对称死区输入影响的分数阶***可实现全局自适应镇定控制。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114237051B (zh) * 2021-12-16 2023-05-23 江苏理工学院 基于分数阶滑模反步法的动力翼伞高度控制方法
CN114721274B (zh) * 2022-04-24 2022-11-01 广东工业大学 一种基于改进fal函数的滑模控制器设计方法及***

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104049537A (zh) * 2014-06-19 2014-09-17 金陵科技学院 非仿射非线性飞控***鲁棒自适应容错控制***
CN106194903A (zh) * 2016-09-28 2016-12-07 西安理工大学 一种气动位置伺服***的分数阶滑模变结构控制方法
CN107942684A (zh) * 2017-12-26 2018-04-20 电子科技大学 基于分数阶自适应非奇异终端滑模的机械臂轨迹跟踪方法
CN108549398A (zh) * 2018-04-24 2018-09-18 电子科技大学 基于分数阶饱和函数幂次切换律的四旋翼飞行控制方法
CN109613826A (zh) * 2018-12-17 2019-04-12 重庆航天职业技术学院 一种分数阶拱形mems谐振器的反振荡自适应控制方法
CN109634136A (zh) * 2018-11-28 2019-04-16 中国地质大学(武汉) 输入非线性的分数阶多智能体***控制器的设计方法
CN110286595A (zh) * 2019-08-12 2019-09-27 金陵科技学院 一类受饱和非线性输入影响的分数阶***自适应控制方法
CN110568759A (zh) * 2019-09-26 2019-12-13 南京理工大学 分数阶混沌***的鲁棒同步控制方法
CN111240210A (zh) * 2020-03-19 2020-06-05 河海大学常州校区 微陀螺双反馈模糊神经网络动态分数阶滑模控制方法
CN112769368A (zh) * 2021-01-07 2021-05-07 山东交通学院 基于分数阶滑模控制器的永磁直流电机控制方法及***

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105680071B (zh) * 2016-03-16 2018-04-13 华中科技大学 基于分数阶滑模变结构sofc***热电协同控制方法
CN108803311A (zh) * 2018-08-03 2018-11-13 佛山科学技术学院 一种pid控制器设计方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104049537A (zh) * 2014-06-19 2014-09-17 金陵科技学院 非仿射非线性飞控***鲁棒自适应容错控制***
CN106194903A (zh) * 2016-09-28 2016-12-07 西安理工大学 一种气动位置伺服***的分数阶滑模变结构控制方法
CN107942684A (zh) * 2017-12-26 2018-04-20 电子科技大学 基于分数阶自适应非奇异终端滑模的机械臂轨迹跟踪方法
CN108549398A (zh) * 2018-04-24 2018-09-18 电子科技大学 基于分数阶饱和函数幂次切换律的四旋翼飞行控制方法
CN109634136A (zh) * 2018-11-28 2019-04-16 中国地质大学(武汉) 输入非线性的分数阶多智能体***控制器的设计方法
CN109613826A (zh) * 2018-12-17 2019-04-12 重庆航天职业技术学院 一种分数阶拱形mems谐振器的反振荡自适应控制方法
CN110286595A (zh) * 2019-08-12 2019-09-27 金陵科技学院 一类受饱和非线性输入影响的分数阶***自适应控制方法
CN110568759A (zh) * 2019-09-26 2019-12-13 南京理工大学 分数阶混沌***的鲁棒同步控制方法
CN111240210A (zh) * 2020-03-19 2020-06-05 河海大学常州校区 微陀螺双反馈模糊神经网络动态分数阶滑模控制方法
CN112769368A (zh) * 2021-01-07 2021-05-07 山东交通学院 基于分数阶滑模控制器的永磁直流电机控制方法及***

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Adaptive control of a class of fractional-order nonlinear complex systems with dead-zone nonlinear inputs;Xiaomin Tian等;《Proceedings of the 33rd Chinese Control Conference》;全文 *
Tracking control for uncertain fractional-order chaotic systems based on disturbance observer and neural network;order) and TS=backstepping sliding mode and TS=(dead-zone or dead zone) Shao, SY等;《IMA JOURNAL OF MATHEMATICAL CONTROL AND INFORMATION》;第3卷(第34期);全文 *
具有死区输入的分数阶多涡卷混沌***的有限时间同步;毛北行等;《浙江大学学报》;第44卷(第3期);全文 *
具有死区输入的分数阶混沌***的有限时间同步;田小敏等;《控制理论与应用》;第32卷(第9期);全文 *
张腾飞.对含输入饱和约束和未知信息的非线性***的研究.2016,(第07期),全文. *

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