数据驱动非线性控制：镇定、最优镇定以及输出跟踪

【摘要】摘要：对于非仿射非线性被控对象,在其状态方程的模型未知,只有数据可用的情况下,本文解决了三类典型的控制问题：镇定控制器的设计和闭环系统吸引域的估计,最优镇定控制器的设计,以及输出跟踪控制器的设计。本文的主要工作和创新点总结如下。1.提出了数据驱动镇定控制器的设计方法,同时该方法可以最大化闭环系统吸引域的估计。首先,针对离散时间非仿射非线性被控对象,给出了状态反馈控制器可镇定被控对象的充分条件,同时估计闭环系统的吸引域。然后,提出了一种利用数据设计满足上述充分条件的控制器,并估计闭环系统吸引域的方法。最后,提出了一种利用数据从正定函数集合中选取合适的控制Lyapunov函数的方法,从而扩大闭环系统吸引域的估计。2.提出数据驱动最优镇定控制器的设计方法。首先,提出数据驱动动态规划算子,并分析该算子的性质。然后,利用数据驱动动态规划算子,提出数据驱动近似值迭代算法来求解次优反馈控制器。由于数据驱动动态规划算子中使用的数据限制在闭环系统吸引域的一个估计内,因此可以保证这个次优控制器能够渐近镇定被控对象。3.提出数据驱动输出跟踪控制器的设计方法。针对一类有特殊性质的被控对象,首先,利用特定条件下的状态轨迹来获得跟踪方程的解(输出方程模型已知的情况)或者近似解(输出方程模型未知的情况)。然后,利用跟踪方程的解或者近似解,设计包含周期参考信号内模的状态反馈控制器。从而精确解决(输出方程模型已知的情况)或者近似解决(输出方程模型未知的情况)输出跟踪问题。
【作者】李永强；
【导师】侯忠生；
【作者基本信息】北京交通大学，交通信息工程及控制，2014，博士
【关键词】数据驱动控制；离散时间；非线性；Lyapunov；吸引域；最优控制；输出跟踪；内模；

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