一种非线性系统的自适应学习预设性能控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种非线性系统的自适应学习预设性能控制方法，先建立Euler‑Lagrange动力学系统模型，然后对所述动力学系统模型进行预设性能控制，设计标称预设性能控制器，最后基于自适应动态规划，设计基于学习的自适应控制器。本发明专利技术在不需要系统确切的动力学模型基础上，仅依赖于系统的输入/输出数据，设计出一种低复杂度的鲁棒自适应控制器，使得受控的Euler‑Lagrange系统的瞬态与稳态性能能够得到先验设计，同时又可避免传统基于数据学习控制严重依赖初始允许控制策略的缺点。

【技术实现步骤摘要】
一种非线性系统的自适应学习预设性能控制方法
本专利技术属于非线性系统的自适应控制
，具体涉及一种非线性系统的自适应学习预设性能控制方法。
技术介绍
很多实际工程系统(如航天器、空间机器人等)都可以写成Euler-Lagrange形式，因此对Euler-Lagrange系统的鲁棒控制一直是控制领域研究的热点。现有针对Euler-Lagrange系统的控制方法主要有滑模控制、预测模型控制、控制等。但是这些提及的控制方法都严重依赖于Euler-Lagrange系统的动力学模型。由于系统的不确定性以及外界环境的干扰，精确的Euler-Lagrange系统模型往往难以获得，为了实现对带有未知非线性的Euler-Lagrange系统的鲁棒控制，基于神经网络和模糊系统的自适应控制方法不断被提出，虽然这些自适应控制能够很好的实现对Euler-Lagrange系统的鲁棒控制，但是由于在控制过程中采用神经网络或者模糊系统对未知非线性系统的逼近，带来模型近似误差问题，以及设计的自适应控制律只在神经网络或者模糊近似器所在的紧集合上有效问题。因此，如何克服这些问题是Euler-Lagrange系统控制领本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种非线性系统的自适应学习预设性能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立Euler‑Lagrange动力学系统模型；S2、对所述动力学系统模型进行预设性能控制，设计标称预设性能控制器；S3、针对评价网络，基于自适应动态规划，定义增强性能信号

【技术特征摘要】
1.一种非线性系统的自适应学习预设性能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立Euler-Lagrange动力学系统模型；S2、对所述动力学系统模型进行预设性能控制，设计标称预设性能控制器；S3、针对评价网络，基于自适应动态规划，定义增强性能信号采用三层神经网络对最优的补偿控制输入进行近似，采用三层神经网络对执行层补偿控制进行近似，最终实现基于学习的自适应预设性能控制器。2.根据权利要求1所述的一种非线性系统的自适应学习预设性能控制方法，其特征在于，步骤S1中，定义变量r＝q,所述动力学系统模型为：其中，r为广义位置，v为速度，M-1(r)为正定对称转动惯量，C(r,v)为科里奥利矩阵，g(r)为重力矢量，τ为控制力矩，d为外界未知有界干扰。3.根据权利要求1所述的一种非线性系统的自适应学习预设性能控制方法，其特征在于，步骤S2中，所述标称预设性能控制器为：其中：τp,i为第i维预设性能控制输入，ki为待设计的正的控制增益，为统一误差，或(-1,κs,i)，κ为正的常量，ξs,i为正的伴随参量。4.根据权利要求3所述的一种非线性系统的自适应学习预设性能控制方法，其特征在于，定义所述动力学系统模型的预设性能为：其中：是单调递减函数。5.根据权利要求4所述的一种非线性系统的自适应学习预设性能控制方法，其特征在于，定义流形如下：s＝ev...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗建军，魏才盛，袁建平，王明明，朱战霞，殷泽阳，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61