《非线性系统鲁棒自适应控制》

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非线性是自然界和工程技术领域最普遍的现象,非线性系统理论是分析和设计复杂工程系统的重要科学基础。非线性系统模型结构的复杂性和不确定性,以及非线性本身的多样性,给这类控制系统的分析与设计带来了巨大挑战。自适应控制利用系统响应误差自动调节控制器参数,以适应系统参数的、结构的及外在环境的不确定性。因此,非线性系统的鲁棒自适应控制成为该领域的研究热点。

该项目研究了非线性系统鲁棒自适应控制的若干重要问题,取得了一系列创新性研究成果。主要科学发现包括:(1)在执行器非线性存在的情况下,发现了保证零跟踪误差的渐近跟踪和指数跟踪的设计机理,揭示了Nussbaum增益作用的双重性。基于这一重要科学发现,解决了带有Bouc-Wen回滞和死区输入的非线性系统自适应渐近跟踪,建立了增益符号未知时类齿隙回滞和死区输入的渐近自适应补偿,为不确定非线性系统精确跟踪提供了新方法。(2)提出了基于神经网络的分布式合作学习辨识和控制方法,证明了通过所提出的方法学习到的神经网络具有更好的泛化能力,发现了新的Nussbaum型函数,建立了多个Nussbaum型函数共存的稳定性质。基于这一重要科学发现,研究了离散时间非线性多智能体系统基于神经网络的分布式合作学习控制,解决了多个控制方向未知情况下多智能体系统的自适应一致性。(3)创立了带有执行器故障信息的系统参数化模型,构建了自适应执行器故障补偿的统一控制框架,解决了非线性系统输出反馈自适应执行器故障补偿,构造了新的动态化信号,证明了动态化信号对未建模动态的主导性质,突破了以前未建模动态参数已知的局限,提出了自适应观测器和鲁棒观测器。(4)提出了光滑切换和前馈补偿的全局稳定自适应智能控制方法及基于参考信号确定逼近域的原则,实现了预先要求的跟踪精度,解决了现有模糊或神经网络自适应控制半全局稳定和逼近域难以确定的公开难题,重构了一大类非线性系统的鲁棒自适应控制理论。

该项目研究成果发表在系统与控制领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Automatic Control、Automatica等。8篇代表性论文SCI他引411次,总他引541次,单篇最高SCI他引95次,单篇最高他引124次,ESI高被引论文3篇。成果得到了国内外同行的较高评价和引用,引用者包括美国工程院院士E.H.Dowell、欧洲科学院院士G.Chen、C.L.Philip Chen、加拿大工程院院士T.Chen、巴西科学院院士L.Hsu、新加坡工程院院士S.S.Ge、韩国科学和技术院院士Ju H.Park、塞尔维亚两院院士M.Krstic、中国工程院院士柴天佑、宁滨等,以及20多位IEEE Fellow,公开评价有“重大突破”、“创造性研究”、“开创性工作”、“首次解决”、“首次提出”等,一些结果被描述为“有效的”、“成功的”、“卓越的”、“新颖的”、“受启发的”、“有前景的”、“令人振奋的”、“引入注目的”、“有重要意义的”等。

第一完成人张正强是泰山学者青年专家,获山东省杰出青年基金和山东省青年科技奖。第二完成人陈为胜是教育部新世纪优秀人才。

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