静态非线性系统的周期性事件触发输出反控制,具有灵活的跟踪性能

科学领域:

• 控制系统工程 控制系统工程
• 非线性动力学是一种非线性动力学.
• 随机过程 随机过程

背景情况:

• 随机非线性系统在控制方面存在挑战,因为它们固有的随机性和复杂性.
• 事件触发控制策略旨在减少采样数据系统中的通信负载.
• 规定的性能控制要求跟踪错误保持在指定的范围内.

研究的目的:

• 开发一个事件触发的规定的跟踪控制策略,用于抽样输出数据的随机非线性系统.
• 设计一个基于神经网络的状态观察器来估计无法测量的状态.
• 为可适应的跟踪目标引入灵活的性能功能.

主要方法:

• 基于神经网络的状态观察器被用来从有限的样本输出数据中估计系统状态.
• 一个新的事件触发机制是基于估计状态来设计的,以尽量减少控制器更新.
• 介绍了中间采样偏差条款,以减轻控制性能恶化.
• 结合了灵活的性能功能来定义所需的跟踪行为.

主要成果:

• 拟议的事件触发控制器确保了所有闭环系统状态的半全球均最终边界性.
• 追踪错误被证明满足了灵活的规定的性能标准.
• 与传统方法相比,事件触发机制有效地减少了通信频率.

结论:

• 开发的方法为随机非线性系统中周期性事件触发的规定的跟踪问题提供了有效的解决方案.
• 神经网络观察员,事件触发控制和灵活的性能功能的组合提供了增强的控制性能和通信效率.
• 该研究通过模拟示例验证了有效性.