引用本文:张亚军,柴天佑,王宏,牛宏.基于未建模动态补偿的一类MIMO非线性系统的自适应广义预测解耦切换控制[J].控制理论与应用,2012,29(2):157~166.[点击复制]
ZHANG Ya-jun,CHAI Tian-you,WANG Hong,NIU Hong.Adaptive generalized predictive decoupling control for a class of MIMO nonlinear systems based on unmodeled dynamic compensation[J].Control Theory and Technology,2012,29(2):157~166.[点击复制]
基于未建模动态补偿的一类MIMO非线性系统的自适应广义预测解耦切换控制
Adaptive generalized predictive decoupling control for a class of MIMO nonlinear systems based on unmodeled dynamic compensation
摘要点击 2730  全文点击 2464  投稿时间:2011-05-06  修订日期:2011-08-20
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2012.2.PCTA110501
  2012,29(2):157-166
中文关键词  广义预测控制  解耦  非线性系统  切换  未建模动态补偿
英文关键词  generalized predictive control  decoupling  nonlinear systems  switching  unmodeled dynamic compensation
基金项目  国家重点基础研究发展计划“973”资助项目(2002CB312201); 国家创新研究群体科学基金资助项目(60521003);“千人计划配套引智工程”资助项目(P201100020); 高等学校学科创新引智计划资助项目(B08015).
作者单位E-mail
张亚军* 流程工业综合自动化国家重点实验室 东北大学
东北大学 自动化研究中心 
zhangyajun79@gmail.com 
柴天佑 流程工业综合自动化国家重点实验室 东北大学
东北大学 自动化研究中心 
 
王宏 流程工业综合自动化国家重点实验室 东北大学
东北大学 自动化研究中心
英国曼彻斯特大学控制系统中心 
 
牛宏 东北大学 系统科学研究所  
中文摘要
      针对一类不确定的多输入多输出(MIMO)离散时间零动态不稳定非线性系统, 提出了一种基于未建模动态补偿的非线性广义预测解耦切换控制方法. 该控制方法要求系统的未建模动态满足线性增长条件, 放宽了未建模动态全局有界的限制. 建立了所提的自适应控制方法的稳定性和收敛性分析. 而且, 在设计广义预测解耦控制器时, 把“一一映射”与ANFIS的训练相结合来估计系统的未建模动态, 保证了ANFIS的万能逼近特性. 最后, 仿真结果验 证了所提方法的优越性.
英文摘要
      For a class of uncertain multi-input-multi-output (MIMO) discrete-time nonlinear systems with strong coupling and unstable zero-dynamics, an adaptive generalized predictive decoupling switching control method based on unmodeled dynamic compensation is proposed. It is only required that the higher order nonlinear terms of the system to satisfy a linear growth condition, rather than the global boundedness condition widely used. The analysis of stability and convergence of the adaptive control method are performed. Moreover, in designing the nonlinear generalized predictive decoupling controller, we combine the adaptive-network-based fuzzy inference system (ANFIS) training with the “one-toone mapping” technique to adaptively estimate the unmodeled dynamics, so that the universal approximation property of ANFIS can be guaranteed. Finally, simulation results demonstrate the superiority of the proposed method and validate the theoretical analysis.