非严格反馈非线性系统模糊自适应输出反馈控制

项目名称： 非严格反馈非线性系统模糊自适应输出反馈控制

项目编号： No.61473160

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2015

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 陈兵

作者单位： 青岛大学

项目金额： 82万元

中文摘要： 本项目旨在研究非严格反馈非线性系统的模糊自适应输出反馈控制问题，突破严格反馈结构条件对现有Backstepping设计方法的限制，给出非严格反馈非线性系统可由模糊自适应Backstepping方法进行输出反馈控制设计的可行条件与算法。主要研究内容分别为：1、应用模糊系统的函数逼近功能对未知非线性系统建模，给出构造模糊自适应状态观测器的方法；2、建立输出反馈条件下系统函数可变量分离的条件和方法，系统性给出非严格反馈系统模糊自适应输出反馈控制的Backstepping算法，并通过小增益定理、Barbalat引理建立闭环系统性能分析方法；3、进一步针对系统具有状态时滞、输入死区、饱和以及时滞等情况，研究非严格反馈系统的模糊自适应输出反馈控制问题，并给出相应模糊自适应控制器的设计方案；4、研究所提出的控制算法在某些工程实际系统上的应用，以便验证所提出方法的有效性。

中文关键词： 模糊逻辑系统；模糊自适应控制；非严格反馈非线性系统；状态观测器；Backstepping

英文摘要： This project focuses on fuzzy adaptive control for a class of non-strict-feedback nonlinear systems via output feedback. The research aim is to overcome the strict-feedback form restriction to the existing backstepping-based control design approach and develop some conditions and approaches under which bakstepping can be applicable for fuzzy adaptive output feedback control for the non-strict-feedback nonlinear systems. The main research issues are, respectively, 1) In light of the universal approximation ability of fuzzy systems, model the unknown nonlinear systems functions and propose new method to construct fuzzy adaptive observer. 2) Propose feasible conditions and approaches of variable separation for system functions, and furthermore, systematically set up the fuzzy adaptive output feedback control algorithm via backstepping technique and performance analysis of closed-loop systems by small gain theorem and Barbalat theorem. 3) Consequently, address the problem of fuzzy adadptive control via output feedback for non-strict-feedback nonlinear systems with the cases of state time delays, input dead zone, input saturation and input delay, respevtively, and propose corresponding design schemes of fuzzy adaptive controllers. 4) Apply the proposed control strategies to some real systems to test the effectivenss of the proposed methods.

英文关键词： Fuzzy logic systems;Fuzzy adaptive control;Non-strict-feedback nonlinear systems;Obeserver;Backstepping