Fuzzy adaptive control for SISO nonlinear uncertain systems based on backstepping and small-gain approach
Fuzzy adaptive control for SISO nonlinear uncertain systems based on backstepping and small-gain approach
复制标题
基于反步和小增益方法的SISO非线性不确定系统模糊自适应控制
DOI：
10.1016/j.neucom.2017.01.057
复制
发表时间：
2017-05
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
W. Zhang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
H. Su;T. Zhang;W. Zhang
结合自适应反步技术和小增益方法，研究了一类具有未建模动态、动态扰动、未知死区输出和不可测状态的不确定单输入单输出（SISO）非线性系统的自适应模糊跟踪控制。所设计的控制器保证闭环系统的所有信号都是半全局一致最终有界的，并且闭环系统的输出收敛到期望输出的一个小邻域内。此外，仅需要在线更新三个自适应参数，简化了控制器的结构，促进了该方案在工程中的实现。引入Nussbaum型函数来克服死区输出不灵敏带来的困难。给出了一个仿真例子来说明所提算法的有效性。
With the combination of the adaptive backstepping technique and small-gain approach, the adaptive fuzzy tracking control for a class of uncertain single-input and single-output (SISO) nonlinear systems with unmodeled dynamics, dynamic disturbances, unknown dead zone output and unmeasurable states is studied. The designed controller guarantees that all the signals of the closed-loop system are semi-globally uniformly ultimately bounded, and the output of the closed-loop system converges to a small neighborhood of the desired output. In addition, only three adaptive parameters need to be updated online, which simplifies the structure of the controller and promotes the implementation of the proposed scheme in engineering. A Nussbaum-type function is introduced to overcome the difficulty caused by the non-sensitivity of the output in the dead band. A simulation example is given to show the effectiveness of the proposed algorithm.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1016/0005-1098(96)00051-9
发表时间：
1996-08
期刊：
Autom.
影响因子：
--
作者：
Zhong-Ping Jiang;I. Mareels;Y. Wang
通讯作者：
Zhong-Ping Jiang;I. Mareels;Y. Wang
鲁棒自适应模糊输出反馈控制的反步和随机小增益相结合的方法
影响因子：
11.9
作者：
Tong, Shaocheng;Wang, Tong;Li, Yongming;Chen, Bing
通讯作者：
Chen, Bing
DOI：
10.1109/9.728882
发表时间：
1998-11
期刊：
IEEE Trans. Autom. Control.
影响因子：
--
作者：
X. Ye;Jingping Jiang
通讯作者：
X. Ye;Jingping Jiang
DOI：
10.1109/tsmca.2004.824870
发表时间：
2004-05
期刊：
IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part A
影响因子：
--
作者：
Yansheng Yang;G. Feng;Junsheng Ren
通讯作者：
Yansheng Yang;G. Feng;Junsheng Ren
影响因子：
11.9
作者：
Shaocheng Tong;Yong-ming Li
通讯作者：
Shaocheng Tong;Yong-ming Li