第 32 卷第 3 期
2015 年 3 月
控 制 理 论 与 应 用
Control Theory & Applications
Vol. 32 No. 3
Mar. 2015
具具具有有有动动动态态态不不不确确确定定定性性性互互互联联联大大大系系系统统统的的的分分分散散散自自自适适适应应应控控控制制制
DOI: 10.7641/CTA.2015.40551
夏晓南, 张天平
†
(扬州大学 信息工程学院, 江苏 扬州 225127)
摘要: 对一类具有未建模动态结构相似形的严格反馈非线性互联大系统, 提出一种基于神经网络的分散自适应动态
面控制方案. 该方案引入Lyapunov函数来约束未建模动态, 利用神经网络逼近理论分析中所产生的未知非线性连续函
数. 通过Young’s不等式和三重求和项的分解, 有效地处理了耦合作用项, 并利用动态面控制技术, 实现了系统的分散控
制. 与现有研究结果相比, 所设计的分散控制律中不含有控制增益下界常数. 通过构造的方法, 利用动态面控制设计中
引入的紧集有效地处理了未建模动态和分析中产生的不确定连续函数. 理论分析证明了闭环控制系统中所有信号半全
局一致终结有界, 且跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内. 两个数值算例的仿真结果表明所提控制方案的有效性.
关键词: 未建模动态; 动态面控制; 严格反馈; 互联大系统; 分散自适应控制
中图分类号: TP13 文献标识码: A
Decentralized adaptive control for
large-scale interconnected systems with dynamic uncertainties
XIA Xiao-nan, ZHANG Tian-ping
†
(College of Information Engineering, Yangzhou University, Yangzhou Jiangsu 225127, China)
Abstract: We present a decentralized adaptive control scheme based on neural networks and dynamic surface control
for a class of interconnected nonlinear large-scale systems in strict-feedback form with similar structure and unmodeled
dynamics. In the designed scheme, unmodeled dynamics is described by using the Lyapunov function method, and neural
networks are used to approximate the unknown nonlinear continuous functions which are produced in theoretical analy-
sis. The interconnected terms are effectively dealt with by using Young’s inequality and decomposition of the threefold
summation term, and the decentralized control is realized by utilizing dynamic surface control technique. Compared with
the existing results, the designed decentralized control laws do not contain the lower bound of control gain. By the con-
structing method and the compact set introduced in dynamic surface control design, the unmodeled dynamics and uncertain
continuous functions generated in the recursive design are effectively handled. By theoretical analysis, the closed-loop
control system is shown to be semi-globally uniformly ultimately bounded, with the tracking error converging to a small
neighborhood of the origin. Simulation results of two numerical examples show the effectiveness of the proposed scheme.
Key words: unmodeled dynamics; dynamic surface control; strict-feedback; interconnected system; decentralized adap-
tive control
1 引引引言言言(Introduction)
自从后推技术和动态面设计方法在文献[1–2]中
被提出后, 这两种方法已经成为非线性控制系统设计
的重要手段, 并在各种非线性系统自适应控制器设计
中得到了广泛应用. 文献[3]利用后推技术, 对一类严
格反馈非线性系统, 设计了自适应神经网络控制器.
由于后推设计需要对虚拟控制器反复求导, 从而导致
控制器设计越来越复杂. 针对上述不足, 文献[2]通过
在递推设计中引入一阶滤波器, 实现了代数运算代替
微分运算, 简化了控制器的设计. 基于动态面控制, 文
献[4–9]对严格反馈单输入单输出非线性系统提出了
多种控制方案. 文献[4]对具有未知控制增益的严格
反馈系统, 结合最小学习参数、输入状态稳定和小增
益方法, 提出了鲁棒自适应神经网络控制方法. 文献
[3, 5, 9]分别讨论了具有参数化形式的外界扰动, 具有
周期性外界扰动和具有状态时滞情况下的控制系统
信号的有界性和稳定性问题. 文献[10]利用积分型
Lyapunov函数, 对具有未知死区和不确定扰动的纯反
馈非线性系统, 提出了基于神经网络的动态面自适应
控制.
在实际控制系统中, 人们很难建立被控对象的精
确模型, 因而存在建模误差, 系统模型简化和参数测
收稿日期: 2014−06−15; 录用日期: 2014−10−28.
†
通信作者. E-mail: tpzhang@yzu.edu.cn.
国家自然科学基金项目(61174046, 61473250)资助.
Supported by National Natural Science Foundation of China (61174046, 61473250).
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