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一种自适应模糊随机非线性系统不确定项的有界估计跟踪方法。

A Bound Estimation Approach for Adaptive Fuzzy Asymptotic Tracking of Uncertain Stochastic Nonlinear Systems.

出版信息

IEEE Trans Cybern. 2022 Jun;52(6):5333-5342. doi: 10.1109/TCYB.2020.3030276. Epub 2022 Jun 16.

DOI:10.1109/TCYB.2020.3030276
PMID:33170796
Abstract

The adaptive fuzzy tracking control problems for a class of uncertain stochastic nonlinear systems are investigated in this article using the backstepping control approach. Different from the existing research, the crucial but highly restrictive hypothesis on the prior knowledge of unknown virtual control coefficients (UVCCs) is removed from this article. An asymptotic tracking control scheme is proposed by applying smooth functions and a bounded estimation method. By delicately constructing a specific composite Lyapunov function for the controlled system and several useful inequalities, the stability and asymptotic tracking performance with unknown nonlinear function and unknown UVCCs can be guaranteed almost surely. Finally, the method is illustrated with simulation examples.

摘要

本文采用反推控制方法研究了一类不确定随机非线性系统的自适应模糊跟踪控制问题。与现有研究不同,本文从根本上消除了对未知虚拟控制系数(UVCC)先验知识的关键但高度限制性假设。通过应用光滑函数和有界估计方法,提出了一种渐近跟踪控制方案。通过为被控系统精心构造特定的复合 Lyapunov 函数和几个有用的不等式,可以确保在存在未知非线性函数和未知 UVCC 的情况下,系统几乎肯定是稳定和渐近跟踪的。最后,通过仿真示例说明了该方法。

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