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    非线性系统的自适应问题之所以受到如此广泛的关注, 是因为其重要的现实
    意义。非线性系统的自适应控制在机器人技术,航天控制,电力系统,生物工艺
    等领域有着广泛的应用。 例如多基地雷达机动目标跟踪, 导弹电动蛇机跟踪控制,
    航天器的鲁棒姿态控制, 车载智能天线跟踪系统等都是极具现实意义的跟踪控制
    问题。这些系统在实际应用中不可避免的受到很多不确定因素的影响,诸如测量
    误差,外界干扰等,这些不确定因素不可避免的给实际运转增加了困难。怎样解
    决不确定因素带来的稳定性问题,就涉及到了自适应控制问题。因此非线性系统
    自适应控制的理论发展将有助于为工业生产,生活提供必要的技术支持。
    另一方面,相比于非线性系统的状态反馈问题,非线性系统的输出反馈控制
    具有更重要的现实意义和理论价值。因为在现实生产生活中,大部分系统的全部
    状态信息是无法获知的,能够测量得到的只有系统的输入输出量,此时只能运用
    输出反馈控制。并且正是因为系统信息的不完全性,输出反馈控制相比于状态反
    馈控制更具有挑战性,也更难实现。更重要的是,对于线性系统,可以利用分离
    原理,但是在非线性控制中,分离原理不再适用,我们必须同时镇定观测器和控制器,这又增加了控制器设计的难度。
    1.2 自适应发展历史
    非线性系统的研究兴起于上世纪80 年代,当时微分几何理论得到完善,为
    非线性系统控制提供了重要的理论支持。其中比较出名的是Isidori 编写的:
    《Nonlinear Control Systems》,此书就详细介绍了非线性控制常用的控制方法—
    —反馈线性化作为一种传统的设计方法,反馈线性化存在一个重大的缺点:不能
    处理带有未知参数的非线性系统,这就使得关于非线性系统的研究出现了瓶颈。
    为了解决不确定非线性系统的稳定性问题, 迫切需要新的控制方法, 在此背景下,
    自适应控制应运而生。
    关于非线性系统自适应控制的研究之所以能够飞速发展, 主要归功于一个重
    要的控制方法的提出,即自适应反推(Backstepping)控制方法[1]
    。反推法的提出,
    使得原本棘手的控制问题得到解决。 很多学者利用这一方法成功解决了很多非线
    性自适应控制问题[2,3]
    ,例如非线性系统的稳定性问题,信号跟踪问题。大量的
    研究结果表明,与传统的反馈线性化方法相比,backstepping 设计方法优点明显。
    之后一些学者还对此方法做了改进,例如Lin 和 Qian 针对反推法的缺点提出了
    一类新的控制方法——增加幂次法[4,5]
    ,该方法成功解决了高阶不确定非线性系
    统的镇定,跟踪,鲁棒性和输出反馈等诸多问题。
    自适应反推法的提出,同样促进了非线性系统的输出反馈控制的发展,很多
    以前不能处理的控制问题得到了解决。例如,文献[6]
    就是利用了反推法,成功的
    将非线性系统的输出项引入到了系统的控制输入中, 从而解决了一类非线性系统
    的稳定性问题。之后Marion 和 Tomei 在此基础上提出了一类新的自适应输出反
    馈控制方法——MT-滤波器方法;另外,为了避免控制设计中出现过度参数化问
    题,KrstiC 将调节函数应用到到自适应输出反馈中,减少了控制器的设计参数;
    与此同时,Eyan 等人将线性系统中的通用控制思想推广到非线性系统中,同样
    取得了显著的研究成果。
    1.3 国内外研究现状
  1. 上一篇:双频段共口径天线技术研究
  2. 下一篇:MATLAB基于循环谱的通信信号识别技术研究
  1. Matlab非线性时延网络控制...

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