摘要：考虑到无人机-无人船动力学模型中部分状态信息丢失、输出降维和延迟量化输入等复杂情形,提出了一种适用于解决异构多智能体系统一致性跟踪控制问题的输出调节量化自适应方案。利用降维的输出信息设计量化反馈控制输入及自适应律,实现异构多智能体编队系统内全维状态信息向参考模型的一致性跟踪,基于Lyapunov方法的稳定性分析证明了各变量的一致有界性,将该一致性跟踪控制方法应用于无人机-无人船编队系统中,通过数值仿真验证了该异构多智能体编队系统在平面内实现各变量一致性跟踪的能力。

摘要：本文研究了一类具有边界执行器动态特性的双曲线型偏微分方程(Partial differential equation, PDE)系统的输出调节问题.特别地,执行器由一组非线性常微分方程(Ordinary differential equation, ODE)描述,控制输入出现在执行器的一端而非直接作用在PDE系统上,这使得控制任务变得相当困难.基于几何设计方法和有限维与无限维反步法,本文提出了显式表达的输出调节器,实现了该类系统的扰动补偿及跟踪控制.并且我们采用Lyapunov稳定性理论严格证明了闭环系统及跟踪误差在范数意义上的指数稳定性.仿真实例对比验证了所提出控制方法的有效性.

摘要：研究一类含匹配干扰的随机端口Hamilton系统的输出调节问题,提出了一种基于观测器的输出调节方法.首先,利用随机端口Hamilton系统的耗散结构和内模原理,设计基于观测器的调节器,保证闭环系统依概率渐近稳定且追踪误差渐近收敛.在此基础上,对同时含匹配干扰和外部干扰的随机端口Hamilton系统,给出基于观测器的鲁棒调节器.这些输出调节方法能保证随机端口Hamilton系统的耗散结构,将系统的输出调节问题转为稳定性问题,从而避免求解调节器方程及Hamilton-Jacobi-Issacs不等式.数值结果表明这些输出调节方法是有效的.

摘要：本文研究一类不确定非线性系统的约束鲁棒输出调节问题.在具有未知控制输入方向的情况下,要求被控非线性系统的受控输出在趋近于零的同时,被限制在给定的范围内.文章结合障碍Lyapunov函数和Nussbaum增益技术,进行反馈控制器的设计.通过MATLAB仿真验证了控制算法的合理性.同时,与基于二次型Lyapunov函数设计的仿真结果进行对比,表明了控制算法的有效性.

摘要：当设计前馈-反馈控制器来实现连续时间线性系统的自适应最优输出调节时,往往需要依赖调节器方程的解,然而在系统动态不确定的前提下,获得这个方程的解一般非常困难.现有的自适应最优输出调节方法从选取调节方程解的基矩阵出发,通过在线数据学习每个基矩阵所对应的权重.但是,当被控对象或外部系统阶数过高时,这种方法的计算复杂度亦非常高.对此,提出一种新的无模型方法来实现闭环系统的自适应最优输出调节,调节器方程的解由梯度下降法逼近.需要指出的是,该方法通过在线数据而不是模型信息来获得梯度.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

摘要：研究了在输出调节下的时延异构线性多智能体系统的包围控制。将领导者视为外部系统,并设计修改后的输出调节误差,使之可以解决包围控制中超过一个领导者的情况,然后将包围控制问题转换为输出调节问题。当智能体无法获得外部系统信号时,设计了一种分布式观测器,其状态反馈控制律可以保证所有跟随者都能够收敛到领导者扩张成的凸包内。提出了一种新的时延下的包围控制稳定性证明方法,采用输出调节方法代替了通常的李雅普诺夫方法。最后,通过数值例子说明了理论结果的正确性。

摘要：针对一类带有未知参数向量和外界扰动的非线性系统,研究了其在线性外系统驱动下的逆最优输出调节问题。首先依据调节器方程是可解的条件,得到调节器方程的解,再通过坐标变换,将不确定非线性系统的输出调节问题转化为镇定问题。接着对增广系统建立与内模相关的辅助系统,然后结合逆最优增益配置定理,设计了与辅助系统相关的内模和状态反馈逆最优自适应控制器,并提出了与控制器和辅助系统相关的新的目标泛函。新设计的控制器不仅使得闭环系统中的全部信号都是半全局最终一致有界,而且还能够保证新提出的目标泛函达到最小。最后通过仿真算例验证了所设计控制器的可行性,与已有的文献进行对比,可以发现采用逆优化方法所得出的跟踪误差收敛更快。

摘要：针对具有一般谐波干扰和输出均与控制非同位的一维薛定谔方程,研究了基于误差反馈的控制输出调节问题.首先,构造了一个辅助系统,将测量误差变为输出.紧接着,基于测量误差,设计了一个自适应观测器估计辅助系统的状态和未知参数.然后,建立了新的辅助系统,将干扰与控制变为同位,有助于设置自适应控制器,使得测量误差满足e(t)∈L^(2)(0,∞),同时且保证了闭环系统的所有子系统有界.

摘要：双永磁同步电机系统具有模型参数不确定,外部负载变化以及快慢动态共存的特性,这为其最优协调控制带来挑战。该文提出一种基于强化学习的无模型最优协调控制方法。首先,采用传统的主从控制结构和PI控制器构建双永磁同步电机系统数学模型;其次,利用输出调节理论和最优控制理论,设计最优协调控制器,解决系统外部负载变化问题;然后,针对系统的模型参数不确定以及快慢动态共存特性,提出一种独立于模型参数的强化学习算法,学习控制器增益;最后,仿真和实验结果验证所提出的控制策略可以有效改善双电机系统速度跟踪性能和转矩同步性能。该文所提控制方法能够提高双电机系统的跟踪性能和同步性能,抑制未知时变负载的干扰,并避免参数不确定所带来的影响。

摘要：基于奇异摄动的时标分解理论和动态逆设计的方法,研究了一类非仿射非线性系统的输出调节问题.通过将控制律定义为一个快动态系统的解,得到了指数稳定的误差系统状态方程,从而实现了原系统的输出相对于外系统的参考信号具有零误差的跟踪效果.结果表明在满足标准假设和一组偏微分方程有解的前提下,该输出调节问题是可解的.仿真实例表明了该理论方法的有效性.