[发明专利]一种基于多维泰勒网的非线性严格系统输出反馈控制方法

说明书

本发明公开了一种基于多维泰勒网的非线性严格系统输出反馈控制方法，使得系统的输出能够自动跟踪期望信号。传统的非线性严格系统通常通过逆推法设计基本控制单元，而此种方法需要系统全部信息，有些情况难以满足要求，故而本发明提出了一种仅需要输出的反馈算法。首先将原有的非线性严格反馈系统进行变换，重新定义状态变量，以此得到新的标准状态。而后设计状态观测器，凭借多维泰勒网的良好逼近特性，完成自适应系统辨识过程，并以此为基础设计自适应控制律，从而完成系统跟踪输出。最后以液压伺服系统模型为控制对象进行了数值仿真，验证了本发明的有效性。

技术领域

本发明涉及非线性严格系统输出反馈控制领域，具体涉及一种基于多维泰勒网的非线性严格系统输出反馈控制方法。

背景技术

非线性系统广泛存在于日常生活中，几乎随处可见。针对此类的控制问题研究一直是研究重点，传统的控制方法诸如自适应控制，滑模控制，神经网络控制以及反步法都有一些成果，但是每种方法又具备自己的局限性，例如反步控制，在解决严格反馈系统问题有良好的效果，已经可以推广到高阶系统，然而为了更好的应用此方法，对于假设条件有较高的限制，而且需要求解高阶微分方程，计算量庞大。由此，诞生了通过低通滤波器解决相关问题的方法，即为动态面控制方法，但是动态面法还是需要知道系统全部状态。此外，神经网络由于其良好的逼近特性和独有的网状结构，能够从一定问题上解决多数非线性问题，但是随着神经元个数的增加，虽然效果会有显著提升，但是与此而来的计算量也是成几何级数增长。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足提供一种基于多维泰勒网的非线性严格系统输出反馈控制方法，本基于多维泰勒网的非线性严格系统输出反馈控制方法能够保证参数估计收敛，而且仅仅需要知道系统输出，无需全部内部状态，同时相较于神经网络控制方法，可以以同一结构，两种不同参数完成二次辨识过程，大大降低了计算量。

为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于多维泰勒网的非线性严格系统输出反馈控制方法，包括以下步骤：

步骤1：考虑如下一类严格反馈非线性系统：

其中为系统状态变量，u为系统控制输入，_y为系统输出，f_i(·)为系统非线性映射，h_i(·)为系统非线性控制增益函数，且h₁(·)，…，h_i(·)全不为0；

步骤2：定义状态变量：

其中为新的状态变量，那么，则有：

令A₁＝f₁(x₁)，B₁＝h₁(x₁)；

则有

以此类推，可有如下表述：

其中

将步骤1中的原严格反馈非线性系统进行变换，得到：

其中A_n包含原严格反馈非线性系统中未知非线性映射B_n包含原严格反馈非线性系统中未非线性控制增益函数由于原假设中所以假设增益函数B_n为有界函数，且大于0，即0＜B_min≤B_n≤B_max，其中，B_min和B_max为大于0的常数；