专利汇可以提供不确定混沌系统间接自适应模糊最优同步控制器设计方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了不确定混沌系统间接自适应最优同步 控制器 设计方法,包括以下步骤:A.构建不确定混沌系统同步权重矩阵自组织模糊规划器;B.设计自适应最优同步控制器;C.设计自适应监督递归补偿器;D.对控制器 闭环系统 进行 稳定性 分析。通过设计方法完成最优同步控制器的设计,能够根据系统状态在很短时间内补偿同步不确定性、参数摄动和干扰,将被控混沌系统轨迹和 跟踪 误差收敛到期望值(域)附近,结合自适应递归监督补偿器进一步减小和消除同步残差,保证了不确定混动系统同步稳定性,有效提高了同步控制 精度 和性能。,下面是不确定混沌系统间接自适应模糊最优同步控制器设计方法专利的具体信息内容。
1.不确定混沌系统间接自适应最优同步控制器设计方法,其特征在于所述设计方法包括以下步骤:
A.构建不确定混沌系统同步权重矩阵自组织模糊规划器;
B.设计自适应最优同步控制器;
C.设计自适应监督递归补偿器;
D.对控制器闭环系统进行稳定性分析。
2.根据权利要求1所述的不确定混沌系统间接自适应最优同步控制器设计方法,其特征在于所述不确定混沌系统同步权重矩阵自组织模糊规划器的构建方法为:
混沌同步涉及将主混沌系统的状态用作参考轨迹,将另一个从混沌系统的状态用作受控系统;设计混沌同步权重因子的自组织模糊学习算法为:
公式(1)中,e=[e1,e2,…en]T=xd-x为主-从混沌系统同步误差,Δei=ei(k)-ei(k-1)为第k个时间间隔上同步误差变化量, 代表对应第i个加权因子的第l个模糊规则后件的修正值;κ>0为学习率, 是对应于l-th规则的激励函数;构造if-then规则表征的Takagi-Sugeno模糊推理规划模型,应用最大乘积推理操作和高度去模糊化方法,模糊规划推理的输出,即权重因子qi(e)构造如下:
其中, 是输入变量ei的隶属度值,ξil(k)是由第l条模糊规则的前验适用性确定的模糊基函数;l=1,2,…Li和Li(i=1:n)是由第i个加权因子的模糊子集分布表征的规则数,最后,取权重因子规划的绝对值项,集成为权重矩阵配置对象Q=diag{q1,q2,…qn},作为最优控制器的控制策略。
3.根据权利要求1所述的不确定混沌系统间接自适应最优同步控制器设计方法,其特征在于所述的自适应最优同步控制器的设计方法为:
基于自组织模糊规划的控制策略,构造混沌同步性能指标:
公式(3)中,预设控制输入权重矩阵R=ρI,其中ρ为单位矩阵I∈Rm×m的正系数,依据贝尔曼最优性原理,构建汉密尔顿函数,推导自适应同步最优控制律如下:
uo(t)=-R-1BTPx(t)+R-1BTg(t) (4)
其中,对称变换矩阵P(t)∈Rn×n和伴随矢量g(t)∈Rn×1受以下微分方程控制:
公式(5)和(6)中对角形式的偏导数运算符和特定矩阵函数运算符定义为:
特别地,针对这一具有特殊形式的扩展加权矩
阵 设计,其配置和偏导方程由自组织模糊规划器支配,对包含不确定性的混沌同步最优反馈控制矩阵和参量集进行补偿和约束,
其中, 是和 分别为第l条模糊规则的基函数和激励强度函数。
4.根据权利要求1所述的不确定混沌系统间接自适应最优同步控制器设计方法,其特征在于所述的自适应监督递归补偿器的设计方法为:
针对混沌同步过程中,经过自适应最优同步控制器补偿后的未知残余误差,设计自适应监督补偿器,为避免不可预测的控制抖动现象,设计同步残差递归自适应预测律:
公式(8)中, 定义为未知残差上限的自适应估计量,κ>0为预设的正估计系数,ε代表自然指数,为初始化递归估计,设置 其中Δ=1×10-4为微小残留误差容限,基于以上自适应递归预测律,设计残差自适应监督递归补偿器:
最终,在本发明方法的控制器方案中,控制输入被设计为:
u(t)=uo(t)+usc(t) (10)
其中,uo代表公式(4)中自适应最优同步控制输入,usc代表公式(9)中自适应监督递归补偿输入。
5.根据权利要求1所述的不确定混沌系统间接自适应最优同步控制器设计方法,其特征在于所述控制器闭环系统进行稳定性分析的方法为:
构建主-从混沌同步系统李亚普诺夫函数,验证其是否符合稳定性条件,其中, 是有界的估计误差,对李雅普诺夫函数进行时域上的微分:
其中, 是主混沌系统轨迹的伴随矩阵函数,
重写式(12):
即,V>0,并且
其中, 是扩展加权矩阵 的最小特征值,根据Barbalat引理,在本发明方法中,针对ei存在的权重因子qi(e)的自组织学习规划,确保了e(t)∈L2并最终保证其渐近稳定性:
根据公式(13)和(14),可以得出该同步系统是渐近稳定的,在控制时间内混沌同步误差渐近收敛为零,因此可以确保主混沌系统和从属混沌系统达到了收敛同步。
6.不确定混沌系统间接自适应最优同步控制器,其特征在于所述最优同步控制器建立在不确定混沌系统同步权重矩阵自组织模糊规划器的基础之上,并通过自适应监督递归补偿器补偿经过自适应最优同步控制器补偿后的未知残余误差,所述不确定混沌系统同步权重矩阵自组织模糊规划器为最优控制器提供控制策略。
7.根据权利要求6所述的不确定混沌系统间接自适应最优同步控制器,其特征在于所述模糊规划器将主混沌系统的状态用作参考轨迹,将另一个从混沌系统的状态用作受控系统,设计混沌同步权重因子的自组织模糊学习算法为:
T
公式(1)中,e=[e1,e2,…en]=xd-x为主-从混沌系统同步误差,Δei=ei(k)-ei(k-1)为第k个时间间隔上同步误差变化量, 代表对应第i个加权因子的第l个模糊规则后件的修正值;κ>0为学习率, 是对应于l-th规则的激励函数,构造if-then规则表征的Takagi-Sugeno模糊推理规划模型,应用最大乘积推理操作和高度去模糊化方法,模糊规划推理的输出,即权重因子qi(e)构造如下:
其中, 是输入变量ei的隶属度值,ξil(k)是由第l条模糊规则的前验适用性确定的模糊基函数;l=1,2,...Li和Li(i=1:n)是由第i个加权因子的模糊子集分布表征的规则数,最后,取权重因子规划的绝对值项,集成为权重矩阵配置对象Q=diag{q1,q2,…qn},作为最优控制器的控制策略。
8.根据权利要求6所述的不确定混沌系统间接自适应最优同步控制器,其特征在于所述的自适应最优同步控制器的设计方法为:
基于自组织模糊规划的控制策略,构造混沌同步性能指标:
公式(3)中,预设控制输入权重矩阵R=ρI,其中ρ为单位矩阵I∈Rm×m的正系数,依据贝尔曼最优性原理,构建汉密尔顿函数,推导自适应同步最优控制律如下:
uo(t)=-R-1BTPx(t)+R-1BTg(t) (4)
其中,对称变换矩阵P(t)∈Rn×n和伴随矢量g(t)∈Rn×1受以下微分方程控制:
公式(5)和(6)中对角形式的偏导数运算符和特定矩阵函数运算符定义为:
特别地,针对这一具有特殊形式的扩展加权矩
阵 设计,其配置和偏导方程由自组织模糊规划器支配,对包含不确定性的混沌同步最优反馈控制矩阵和参量集进行补偿和约束;
其中, 是和 分别为第l条模糊规则的基函数和激励强度函数。
9.根据权利要求6所述的不确定混沌系统间接自适应最优同步控制器,其特征在于所述的自适应监督递归补偿器的设计方法为:
针对混沌同步过程中,经过自适应最优同步控制器补偿后的未知残余误差,设计自适应监督补偿器,为避免不可预测的控制抖动现象,设计同步残差递归自适应预测律:
公式(8)中, 定义为未知残差上限的自适应估计量,κ>0为预设的正估计系数,ε代表自然指数;为初始化递归估计,设置 其中Δ=1×10-4为微小残留误差容限;基于以上自适应递归预测律,设计残差自适应监督递归补偿器:
最终,在本发明方法的控制器方案中,控制输入被设计为:
u(t)=uo(t)+usc(t) (10)
其中,uo代表公式(4)中自适应最优同步控制输入,usc代表公式(9)中自适应监督递归补偿输入。
10.根据权利要求6所述的不确定混沌系统间接自适应最优同步控制器,其特征在于所述控制器在控制器闭环系统进行稳定性分析,分析方法为:
构建主-从混沌同步系统李亚普诺夫函数,验证其是否符合稳定性条件,其中, 是有界的估计误差,对李雅普诺夫函数进行时域上的微分:
其中, 是主混沌系统轨迹的伴随矩阵函数,
重写式(12):
即,V>0,并且
其中, 是扩展加权矩阵 的最小特征值,根据Barbalat引理,在本发明方法中,针对ei存在的权重因子qi(e)的自组织学习规划,确保了e(t)∈L2并最终保证其渐近稳定性:
根据公式(13)和(14),可以得出该同步系统是渐近稳定的,在控制时间内混沌同步误差渐近收敛为零,因此可以确保主混沌系统和从属混沌系统达到了收敛同步。
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