非三角结构非线性约束系统的模糊自适应控制

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
61773188
项目类别：
面上项目
资助金额：
64.0万
负责人：
佟绍成
依托单位：
辽宁工业大学
学科分类：
F0301.控制理论与技术
结题年份：
2021
批准年份：
2017
项目状态：
已结题
起止时间：
2018-01-01 至2021-12-31

项目参与者：
李永明；李元新；王涛；陈阳；黄垒涛；王娜；董国伟；曲福益；李克文；
关键词：
模糊控制模糊自适应控制非线性系统非三角结构

项目摘要

For non-triangular-structure states constrained nonlinear systems, by combining fuzzy adaptive control, adaptive backstepping control with nonlinear robust control theories, this project will investigate the fuzzy adaptive state feedback control and output feedback control methods, the fuzzy adaptive state feedback optimal control and output feedback optimal control methods, respectively. Furthermore, the corresponding sufficient conditions on the stability and convergence of the closed-loop systems will be given. On the basis of the above studies, considering non-triangular-structure states constrained nonlinear systems with nonsmooth inputs, this project will investigate the fuzzy adaptive state feedback control and output feedback control methods, the fuzzy adaptive state feedback optimal control and output feedback optimal control methods. The corresponding sufficient conditions on the stability, convergence and robustness of the closed-loop systems will be given. This project will promote the development of fuzzy control theories, and provide new theories and methods for the control of complex industrial process.

针对非三角结构的状态约束非线性系统，结合模糊自适应控制、反步递推控制和非线性优化控制设计理论，研究模糊自适应状态反馈和基于观测器的输出反馈控制方法，模糊自适应状态反馈优化和基于观测器的输出反馈优化控制方法，解决相应闭环系统的稳定性、收敛性等理论问题。在此基础上，考虑存在非光滑输入环节的非三角结构状态约束非线性系统，研究模糊自适应鲁棒状态反馈和基于观测器的输出反馈控制方法，模糊自适应鲁棒状态反馈优化和基于观测器的鲁棒输出反馈优化控制方法，证明相应控制系统的稳定性、收敛性和鲁棒性等理论问题。本项目的研究对促进非线性模糊控制理论的发展有着重要的理论意义，并将为解决复杂工业过程系统的控制问题提供新的方法和理论依据。

结项摘要

本项目针对非三角结构的单输入单输出、多输入多输出和互联不确定非线性约束系统，在系统的状态可测与不可测、存在未建模动态或非光滑输入环节等情况下，结合模糊自适应控制理论、约束控制理论和鲁棒控制理论，分别研究模糊自适应状态反馈控制设计方法；模糊自适应输出反馈控制设计方法；具有补偿或抑制非光滑输入环节的模糊自适应控制设计方法；解决与之相应的约束系统的稳定性和鲁棒性等理论问题，并保证系统的状态不超过给定的约束界。其次，应用优化控制设计理论，逐步构造各个子系统的障碍型最优性能指标函数，设计模糊或神经网络自适应优化控制器；解决了约束系统的优化控制等理论问题。最后，将所提出的智能自适应约束控制方法和优化控制方法应用到汽车主动悬架系统等工程实际系统的控制设计中，仿真结果验证了所提出理论成果的有效性，在实际系统中取得了满意的控制效果。本项目的研究将为非三角结构非线性约束系统和汽车悬架系统提供新的控制设计方法和途径，对进一步发展约束控制和优化控制具有重要的理论意义和应用价值。本项目取得的研究成果发表在国际权威期刊《IEEE Transactions on Fuzzy systems》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE Transactions on Cybernetics》、《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: systems》论文59篇，发表在《Fuzzy Sets and Systems》、《Information Sciences》和《IET Control Theory & Applications》等国际重要期刊论文35篇，部分成果获得了国家教育部自然科学奖一等奖，项目负责人连续四年入选Clarivate Analytics全球高被引科学家名录（2018年-2021年）。