导读:本文包含了输入输出非线性系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:系统,导数,梯度,小二,自适应,输入输出,气垫船。
输入输出非线性系统论文文献综述
张秀华,房佳瑶[1]（2019）在《非线性微分代数系统的鲁棒输入-输出线性化问题》一文中研究指出针对一类非线性微分代数系统,利用M导数方法,提出了一种新型的鲁棒输入-输出线性化控制器.并将该方法应用到具有励磁控制的单机与非线性负荷连接的输电系统中,该方法的一个显着特点是不需要任何关于不确定性的信息.(本文来源于《沈阳大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
王建晖[2]（2019）在《带有随机扰动与输入输出约束特性的非线性系统智能控制》一文中研究指出在传统的线性定常控制系统中,对系统问题的分析与控制方法的设计时,被控对象都被认为是线性的。但在实际中,理想的线性被控对象并不存在。例如,受控系统存在未知不确定性、随机干扰等。同时,系统的最终控制性能,除了受到被控对象的非线性影响外,还受到前向通路中控制器、执行器等元件与反馈通路中传感器等各种物理器件的特性以及系统组成元件之间的网络资源的影响。首先,由于外部工况、工程不精确数学建模等存在,实际工业系统存在着不同程度的非线性和未知性的不可抗特征。其次,系统前向通路和反馈通路中,由于实际组成元件特性,往往存在非光滑不确定约束特性。当控制信号经过这些不利环节时,难免发生不期望的未知变化,这将可能引起系统控制性能下降,甚至导致不稳定现象。最后,组成元件之间的通讯受到网络带宽的限制,在存在上述约束和(或)执行器失效的情况下,控制信号在传输过程中,难免由于执行器失效问题而无法满足控制要求,同时由于资源限制与约束问题,使得失效补偿直接控制变得困难和极具挑战。因此,本文为了提高非线性系统的控制性能,降低控制方法的网络带宽占有率,以Backstepping技术为框架,针对带有随机扰动的非线性系统,设计智能控制策略,实现有效补偿执行器失效问题和降低约束对受控系统影响的目的。本文共分五章。第一章概述非线性控制方法研究现状、解决执行器失效等输入输出约束控制策略以及智能网络控制等研究现状。从第二章至第五章,是本文的四个主要研究内容。第二章主要内容为:磁滞现象在实际执行器中是普遍存在的,它会使得系统的控制输入产生磁滞效应。除此之外,在实际的运行中,执行器也会不可避免地产生失效问题。磁滞效应和执行器失效问题会明显削弱系统的暂态跟踪性能,甚至会造成系统的不稳定。通过对随机非线性不确定系统的研究,发现当同时考虑执行机构失效和输入磁滞,如何保证给定的暂态跟踪性能任有待解决。在本章中,利用模糊控制方法,解决执行器失效和输入磁滞的补偿问题,结合Backstepping技术和模糊自适应控制方法,设计针对以上问题的控制方法。进一步,所有信号都可以被证明是有界,且在带有输入磁滞和执行器失效的情况下仍然能够保证跟踪误差在设定的范围内。第叁章:针对不确定随机非线性系统来说,如何设计补偿控制器是一项艰巨的任务和挑战。为了避免系统的非线性特性对输出的影响,本章提出了一种将神经网络与Nussbaum函数相融合的方法去解决该问题。在回溯李雅普诺夫函数技术的基础上,该方法的建立主要是为了保证能够提供跟踪误差约束。此外,系统中还同时存在这系统传输资源的约束以及作动器失效问题,这对系统控制方法的设计也是一个极大的挑战。当作动器发生失效情况的时候,系统需要更多的传输资源。然而,系统的传输资源是有限的,这个需求无法被满足。另外,如何保证系统的跟踪性能也是一个难点和挑战。利用本章所提出的事件触发控制器,结合李雅普诺夫方法,本章提出了一种新型的优化算法以保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性。第四章针对不确定系统,本章节以Backstepping作为技术框架,设计了带有事件触发策略的智能控制方法。考虑到系统中不确定部分的存在,采用神经网络对其进行逼近,并将时变逼近误差融入于逼近系统的设计。除此之外,为了更好的处理神经网络中存在的权值向量维度大的问题,本章提出了一种自适应控制方法。同时,针对网络资源有限的问题,结合Backstepping技术提出了有效的事件触发控制方法,这种方法可以有效的平衡系统的跟踪性能和网络资源。第五章针对考虑执行器失效问题和智能控制的逼近误差问题,一种扩展维度模糊自适应控制方案被提出。在现实的物理系统,随机扰动是普遍会有的,而且该问题会破坏系统的瞬态跟踪性能,甚至还会破坏被控系统。本节将时变逼近误差的影响考虑到随机非线性系统控制方案中,同时考虑了时变逼近误差对执行器失效的影响。通过对模糊逻辑系统向量范数的进一步处理,从而可以大大减少控制方法的运算量。然而,符号功能将会产生一个具有挑战性的抖振问题。为此,将Backstepping技术和模糊逻辑系统技术相结合,来稳定具有随机扰动和执行器失效的随机非线性不确定系统。本章所提出新型控制方法实现了在执行器失效的情况下,系统的渐近收敛性能和预定的瞬态跟踪误差性能都能保证在预先设定的噪声目标范围内。(本文来源于《广东工业大学》期刊2019-06-01）
马慧[3]（2019）在《一类单输入单输出的非线性系统自适应后推控制》一文中研究指出非线性现象普遍存在于实际的控制系统中,非线性系统的自适应控制成为控制理论中的热点研究问题之一。自适应控制的思想是利用系统的状态信息或输出信息,自动调整控制器的参数和结构,从而克服系统不确定性的影响,以实现期望的控制目标。后推(Backstepping)技术是研究非线性系统控制的一种重要方法。结合李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论和自适应后推控制方法能够实现跟踪误差或系统输出信号收敛到零的一个小邻域内。本论文基于自适应后推控制技术,对一类单输入单输出的非线性系统进行如下研究:第二章研究一类具有未建模动态和死区输入的严格反馈非线性系统的自适应镇定控制问题。引用努斯鲍姆(Nussbaum)型函数用于克服未知的控制方向问题。构造动态信号和辅助信号以分别控制未建模动态和补偿输入死区。此外,通过构建非线性阻尼项来抵消严格反馈非线性系统中的动态干扰。在自适应后推控制框架下,基于李雅普诺夫稳定性理论,提出保证受控系统性能的自适应控制方案。第叁章在控制器方向未知的情况下,研究一类具有外界扰动的单输入单输出严格反馈非线性系统的自适应跟踪控制问题。应用努斯鲍姆增益技术解决控制器方向未知问题。利用动态面控制方法去处理传统后推方法中出现的“复杂度爆炸”问题。结合补偿跟踪误差和存在于系统状态与并行分布补偿模型中的预测误差,设计自适应控制器。此外,应用李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统中的所有变量都是有界的,并保证系统跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内。第四章研究一类具有全状态约束和执行器故障的随机非线性系统的自适应事件触发控制问题,通过构造一个降维观测器来估计系统中不可测的状态变量。利用模糊逻辑系统逼近系统中未知的非线性函数。构造障碍李雅普诺夫函数确保单输入单输出非线性系统中的所有状态都不违反约束。结合事件触发机制与自适应后推技术,提出能够保证闭环系统中所有变量都是半全局有限时间稳定的自适应模糊输出反馈控制方案。(本文来源于《渤海大学》期刊2019-06-01）
刘旺魁,魏毅寅,段广仁[4]（2019）在《状态与输入受限的二阶多输入多输出非线性系统自适应控制（英文）》一文中研究指出针对含有状态和输入受限的二阶多输入多输出非线性系统的控制问题,提出了一种自适应控制策略.通过综合利用障碍Lyapunov函数和动态面控制方法的特性,使得系统的状态满足约束条件而且能够减少计算量.此外,为了处理输入约束和系统中的不确定性的影响,分别设计了辅助系统和自适应算法.通过理论分析表明,闭环系统的所有状态都是有界的,而且系统的状态和输入都满足约束条件.最后,通过一个数值仿真算例和一个实际的航天器姿态控制系统的仿真来验证所提出的自适应控制策略的有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2019年04期）
马君霞[5]（2017）在《输入非线性输出误差系统的参数辨识》一文中研究指出在工业过程控制领域,非线性现象广泛存在。非线性系统辨识正逐渐成为辨识领域的热点问题。输入非线系统由一个静态的非线性环节串联一个线性动态子系统构成,其结构简单,被广泛用来描述在系统输入环节中存在非线性现象的动态过程。论文主要讨论这类输入非线性输出误差系统的参数辨识问题。主要取得的成果如下。1.针对饱和输入非线性输出误差滑动平均系统,借助关键项分离和数据滤波技术,分别推导了基于数据滤波的随机梯度辨识算法和基于数据滤波的遗忘因子随机梯度辨识算法。运用鞅收敛定理,在持续激励的条件下证明了基于数据滤波的随机梯度辨识算法所得到的参数估计收敛于真参数。进一步,将推导的算法推广到预负载输入非线性输出误差系统。2.针对静态非线性环节是由已知基和未知系数的线性组合所描述的输入非线性输出误差自回归系统,运用递阶辨识的思想,把待辨识的系统分解成两个含有较低维数参数向量的子系统,推导了基于模型分解的最小二乘迭代辨识算法。进一步运用数据滤波技术,推导了输入非线性输出误差自回归系统的基于模型分解的移动数据窗滤波最小二乘迭代算法。数值仿真的实验表明了所推导的算法的有效性。3.针对规范型输入非线性状态空间系统,借助卡尔曼状态滤波,推导了已知输出迟延的最小二乘迭代参数估计算法和递推最小二乘参数估计算法。通过扩展信息向量和参数向量的维数,推导了未知迟延的基于卡尔曼状态滤波的递推增广最小二乘参数估计算法,实现了未知参数和状态以及未知迟延的联合估计。两个数值仿真的例子说明了算法的有效性。4.针对一般输入非线性状态空间系统,运用过参数化方法把单输入单输出的输入非线性状态空间系统转化为虚拟的多输入单输出线性状态空间系统。从极大化观测数据似然函数的角度出发,运用期望最大化原理和卡尔曼状态平滑,得到了输入非线性状态空间系统的期望最大化参数估计算法,并讨论了期望最大化算法的初值选取策略。通过一个数值仿真和一个叁容水箱的实验来验证了所推导算法的有效性。5.讨论了基于多模型的输入非线性输出误差系统的参数辨识问题。取每个局部划分空间内的模型为输入非线性输出误差模型,在每个工作点附近辨识局部模型并对每个局部模型分配一个归一化的指数函数作为权函数,从而得到加权的全局模型。运用变分贝叶斯方法,推导了辨识多模型结构的输入非线性系统的参数估计算法,得到了未知参数的后验概率分布。两个数值仿真的例子和一个叁容水箱实验验证了算法的有效性。(本文来源于《江南大学》期刊2017-12-01）
赵平[6]（2017）在《输入饱和系统输出调节问题的组合非线性反馈控制及应用》一文中研究指出输出调节问题是现代控制理论中的重要研究课题之一,随着输出调节问题在工程实际中应用越来越广,被控系统的复杂度和多样性成为了不可避免的问题。由于被控系统的结构复杂,如何设计良好性能的控制器不仅是一个关键点,也是一个难点。因此,输出调节问题也成为现代控制理论中一个具有挑战性的研究领域。本论文通过研究叁类不同的被控系统的输出调节问题来阐述几类输出调节控制器的设计。第一类是具有输入饱和的线性系统基于组合非线性反馈控制的输出调节问题;第二类是具有输入饱和的多输入多输出系统基于组合非线性反馈控制的输出调节问题;第叁类是具有输入饱和的离散化多输入多输出系统基于组合非线性反馈控制的输出调节问题。具体的研究工作如下:第一,研究了截止到目前的输出调节问题的相关文献和组合非线性反馈控制的理论成果,输入饱和是输出调节问题在应用到实际系统时常见的问题。本文给出了基于组合非线性反馈控制的输入饱和控制器设计方法,使闭环系统同时具备良好的稳态性能和瞬态性能。第二,复杂系统通常具有高阶多输入多输出的特点,会影响跟踪控制器的设计和性能。本文通过组合非线性反馈控制律中线性部分保证响应前期的跟踪速度,非线性部分消除由线性部分引起的超调量,实现对输入饱和的高阶多输入多输出线性系统的跟踪控制。第叁,已有的组合非线性反馈设计方法主要针对的都是给定参考点和连续信号的轨迹跟踪,对于离散系统中信号的跟踪还没有深入研究,尤其是具有高阶多输入多输出特性的复杂离散系统的控制器设计。本文给出了离散组合非线性反馈控制器和相应降阶观测器的设计方法,在离散时间域上实现系统的跟踪定位。第四,应用输入饱和高阶多变量组合非线性反馈控制设计方法针对带有输入饱和的直升机模型进行控制器设计和输出调节。为了能够跟踪参考信号,构建了一个状态扰动观测器和一个组合非线性反馈控制器。为了研究控制器的性能,分别在无外部干扰和有外部干扰两种情况下设计了控制器。所有的仿真结果表明复合非线性反馈控制器是有效的,它证明组合非线性反馈控制方法能够明显地改善系统的瞬态性能。(本文来源于《南昌航空大学》期刊2017-06-01）
渠立松[7]（2017）在《一类多输入/多输出不确定非线性系统的输出反馈控制》一文中研究指出现实中,大量实际工程应用中广泛存在着多输入/多输出(MIMO)非线性系统。从上世纪70年代初以来,MIMO非线性系统的控制理论研究一直是控制界学者们的研究热点。然而,相对于单输入/单输出(SISO)非线性系统,MIMO非线性系统往往存在着高度的耦合性,导致控制难度大幅度增加。所以,近四十年来,MIMO非线性系统的控制理论研究成果相对来说不是很多。考虑到MIMO非线性系统的控制理论研究进展关乎现代社会的工业科学技术的发展与进步,因此,探索能够有效处理MIMO非线性系统的控制方法具有十分重要的理论与现实意义。为了推进现代社会的工业化进程,MIMO非线性系统的控制理论研究工作刻不容缓。本论文主要研究一类多输入/多输出不确定非线性系统在输出反馈控制器作用下的跟踪控制问题。主要研究工作如下:(1)针对一类MIMO不确定非线性系统,本文提出了一种新颖的输出反馈控制器。基于反步方法,逐步完善误差系统建模,同时给出虚拟控制器的设计。针对系统中不确定函数项的问题,本文采用神经网络进行在线逼近。基于单层神经网络,本文提出一种状态反馈控制律,使得误差系统是一致最终有界的。将神经网络应用于高增益观测器的设计中,进而给出输出反馈控制器的设计。通过上述输出反馈控制方法,闭环误差系统是一致最终有界的。(2)针对一类含有输入和输出时延的MIMO不确定非线性系统,本文提出了一种鲁棒输出反馈控制方法。通过一种简单但有效的方式定义误差信号,并完成对误差系统的建模,进而设计出一种新颖的状态反馈控制律,使得误差系统是一致最终有界的。由于上述状态反馈控制律包含"将来状态",所以不能在线实现。基于高增益观测器,本文发展了 一种新颖的高增益预测器,实现对"将来状态"的预测。采用"将来状态"的预测值取代上述状态反馈控制律中的"将来状态",进而给出输出反馈控制器的设计,保证了闭环误差系统是一致最终有界的。(本文来源于《浙江大学》期刊2017-04-01）
刘向杰,韩耀振[8]（2016）在《多输入多输出非线性不确定系统连续高阶滑模控制》一文中研究指出针对一类MIMO非线性不确定系统,提出一种新的连续高阶滑模控制算法.引入状态反馈使得系统高阶滑模控制问题等效转换为多变量不确定积分链的有限时间稳定问题,首先针对标称系统设计有限时间到达连续控制律,实现系统状态快速收敛,然后采用多变量非解耦形式超螺旋算法克服系统不确定性,实现鲁棒性,最终使得系统控制作用连续、滑模抖振得以大大抑制.基于二次型Lyapunov函数证明系统的有限时间稳定性.针对叁阶不确定系统有限时间稳定和气垫船圆形航迹跟踪问题分别进行了仿真,验证了所提算法的有效性、鲁棒性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2016年09期）
高扬,赵微[9]（2016）在《一类分数阶非线性系统的输入输出到状态稳定性分析》一文中研究指出基于Mittag-Leffler型稳定和整数阶非线性系统的输入到状态稳定理论,在Caputo分数阶导数意义下,对于导数阶数在0到1开区间的分数阶非线性系统,给出全新的输入输出到状态稳定定义,进而建立非线性系统实现输入输出到状态稳定的Lyapunov定理。举例证明该理论的正确性和实用性。(本文来源于《东北石油大学学报》期刊2016年03期）
丁锋,毛亚文[10]（2016）在《辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统》一文中研究指出输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等.并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.(本文来源于《南京信息工程大学学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
输入输出非线性系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在传统的线性定常控制系统中,对系统问题的分析与控制方法的设计时,被控对象都被认为是线性的。但在实际中,理想的线性被控对象并不存在。例如,受控系统存在未知不确定性、随机干扰等。同时,系统的最终控制性能,除了受到被控对象的非线性影响外,还受到前向通路中控制器、执行器等元件与反馈通路中传感器等各种物理器件的特性以及系统组成元件之间的网络资源的影响。首先,由于外部工况、工程不精确数学建模等存在,实际工业系统存在着不同程度的非线性和未知性的不可抗特征。其次,系统前向通路和反馈通路中,由于实际组成元件特性,往往存在非光滑不确定约束特性。当控制信号经过这些不利环节时,难免发生不期望的未知变化,这将可能引起系统控制性能下降,甚至导致不稳定现象。最后,组成元件之间的通讯受到网络带宽的限制,在存在上述约束和(或)执行器失效的情况下,控制信号在传输过程中,难免由于执行器失效问题而无法满足控制要求,同时由于资源限制与约束问题,使得失效补偿直接控制变得困难和极具挑战。因此,本文为了提高非线性系统的控制性能,降低控制方法的网络带宽占有率,以Backstepping技术为框架,针对带有随机扰动的非线性系统,设计智能控制策略,实现有效补偿执行器失效问题和降低约束对受控系统影响的目的。本文共分五章。第一章概述非线性控制方法研究现状、解决执行器失效等输入输出约束控制策略以及智能网络控制等研究现状。从第二章至第五章,是本文的四个主要研究内容。第二章主要内容为:磁滞现象在实际执行器中是普遍存在的,它会使得系统的控制输入产生磁滞效应。除此之外,在实际的运行中,执行器也会不可避免地产生失效问题。磁滞效应和执行器失效问题会明显削弱系统的暂态跟踪性能,甚至会造成系统的不稳定。通过对随机非线性不确定系统的研究,发现当同时考虑执行机构失效和输入磁滞,如何保证给定的暂态跟踪性能任有待解决。在本章中,利用模糊控制方法,解决执行器失效和输入磁滞的补偿问题,结合Backstepping技术和模糊自适应控制方法,设计针对以上问题的控制方法。进一步,所有信号都可以被证明是有界,且在带有输入磁滞和执行器失效的情况下仍然能够保证跟踪误差在设定的范围内。第叁章:针对不确定随机非线性系统来说,如何设计补偿控制器是一项艰巨的任务和挑战。为了避免系统的非线性特性对输出的影响,本章提出了一种将神经网络与Nussbaum函数相融合的方法去解决该问题。在回溯李雅普诺夫函数技术的基础上,该方法的建立主要是为了保证能够提供跟踪误差约束。此外,系统中还同时存在这系统传输资源的约束以及作动器失效问题,这对系统控制方法的设计也是一个极大的挑战。当作动器发生失效情况的时候,系统需要更多的传输资源。然而,系统的传输资源是有限的,这个需求无法被满足。另外,如何保证系统的跟踪性能也是一个难点和挑战。利用本章所提出的事件触发控制器,结合李雅普诺夫方法,本章提出了一种新型的优化算法以保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性。第四章针对不确定系统,本章节以Backstepping作为技术框架,设计了带有事件触发策略的智能控制方法。考虑到系统中不确定部分的存在,采用神经网络对其进行逼近,并将时变逼近误差融入于逼近系统的设计。除此之外,为了更好的处理神经网络中存在的权值向量维度大的问题,本章提出了一种自适应控制方法。同时,针对网络资源有限的问题,结合Backstepping技术提出了有效的事件触发控制方法,这种方法可以有效的平衡系统的跟踪性能和网络资源。第五章针对考虑执行器失效问题和智能控制的逼近误差问题,一种扩展维度模糊自适应控制方案被提出。在现实的物理系统,随机扰动是普遍会有的,而且该问题会破坏系统的瞬态跟踪性能,甚至还会破坏被控系统。本节将时变逼近误差的影响考虑到随机非线性系统控制方案中,同时考虑了时变逼近误差对执行器失效的影响。通过对模糊逻辑系统向量范数的进一步处理,从而可以大大减少控制方法的运算量。然而,符号功能将会产生一个具有挑战性的抖振问题。为此,将Backstepping技术和模糊逻辑系统技术相结合,来稳定具有随机扰动和执行器失效的随机非线性不确定系统。本章所提出新型控制方法实现了在执行器失效的情况下,系统的渐近收敛性能和预定的瞬态跟踪误差性能都能保证在预先设定的噪声目标范围内。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
输入输出非线性系统论文参考文献
[1].张秀华,房佳瑶.非线性微分代数系统的鲁棒输入-输出线性化问题[J].沈阳大学学报(自然科学版).2019
[2].王建晖.带有随机扰动与输入输出约束特性的非线性系统智能控制[D].广东工业大学.2019
[3].马慧.一类单输入单输出的非线性系统自适应后推控制[D].渤海大学.2019
[4].刘旺魁,魏毅寅,段广仁.状态与输入受限的二阶多输入多输出非线性系统自适应控制（英文）[J].控制理论与应用.2019
[5].马君霞.输入非线性输出误差系统的参数辨识[D].江南大学.2017
[6].赵平.输入饱和系统输出调节问题的组合非线性反馈控制及应用[D].南昌航空大学.2017
[7].渠立松.一类多输入/多输出不确定非线性系统的输出反馈控制[D].浙江大学.2017
[8].刘向杰,韩耀振.多输入多输出非线性不确定系统连续高阶滑模控制[J].控制理论与应用.2016
[9].高扬,赵微.一类分数阶非线性系统的输入输出到状态稳定性分析[J].东北石油大学学报.2016
[10].丁锋,毛亚文.辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统[J].南京信息工程大学学报(自然科学版).2016
论文知识图
