基于主动滑模控制实现一类含有非匹配不确定混沌系统的同步
基于脉冲控制的不确定混沌系统的同步

Vo . No 5 1 31 . 0c . t 2 0 O1
文 章 编 号 :6 2—6 7 ( 0 0) 5—0 5 0 17 8 12 1 0 0 1— 5
基 于 脉 冲 控 制 的 不 确 定 混 沌 系 统 的 同步
胡 爱 花 吴 昌应 ,
( . 南 大 学 理 学 院 , 苏 无 锡 2 41 2;. 锡 市文 化 广 电 新 闻 出 版 局 广 播 电 视 处 , 苏 无 锡 2 4 0 ) 1江 江 1 2 2无 江 1 0 1
1 脉 冲 微 分 方 程 的 基 本 理 论
考虑 一个 脉 冲时刻 固定 的脉 冲微分 系统 :
f t : t t ) t≠ ; ( ) , ) , ( …
【 △ ( ) = ( )一 ( ) = U( ) t= , = 1 2, , t t t , , k , …
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河 南 科 技 大 学 学 报 :自 然 科 学 版
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() 2 V对于 满 足局部 Lpci 条 件 。 isht z
定 义 2 对 于 (, e ( t ) , )×R 定 义 :
程, 描述 的是 在某 些 时刻 以跳 跃形 式 改变其 状态 的 演化 过程 。两个 混沌 系 统 的脉 冲同步 问 题 可 以转 化
为 同步 误差 系统零 点 的稳定 性 问题 。本文研 究 的主要 内容 是 : 虑 驱动 系 统 和 响应 系统 的参数 发 生 扰 考 动, 并且 假定 系统本 身 响应 系 统 , 而使 驱 动 系统 和 响 采 从 应 系统 达到完 全 同步状 态 。文 中推导 出 了脉 冲控 制所 需要 的脉 冲强度 与 间隔 , 给出 了严格 的理论证 明 , 同时 以具 体 的数值 例子 加 以了验 证 。
采用鲁棒滑模观测器实现一类混沌系统的同步

采用鲁棒滑模观测器实现一类混沌系统的同步
孙黎霞;冯勇;余星火
【期刊名称】《控制与决策》
【年(卷),期】2004(19)3
【摘要】提出一种鲁棒滑模观测器,并应用于一类混沌系统的同步.该鲁棒滑模观测器通过滑模与相应的控制策略来实现,可调整观测器跟踪系统状态的收敛速度,实现两个混沌系统的同步.将所提出的鲁棒滑模状态观测器用于一类存在参数摄动和/或干扰的混沌系统的同步具有鲁棒性,该鲁棒滑模状态观测器不仅能实现低维的混沌系统的同步,而且能实现超混沌系统的同步.以Chua′s电路和超混沌Ro¨ssler系统为例给出了设计过程和仿真实验,其结果验证了所提出方法的有效性.
【总页数】5页(P331-334)
【关键词】混沌同步;观测器;鲁棒性;滑模
【作者】孙黎霞;冯勇;余星火
【作者单位】哈尔滨工业大学电气工程系;皇家墨尔本理工大学工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP29
【相关文献】
1.滑模观测器实现不确定系统的鲁棒故障重构 [J], 赵瑾;申忠宇
2.基于不确定性变时滞分数阶超混沌系统的滑模自适应鲁棒的同步控制 [J], 吴学礼;刘杰;张建华;王英
3.鲁棒terminal滑模控制实现一类不确定混沌系统同步 [J], 黄国勇;姜长生;王玉惠
4.滑模观测器实现不确定系统的鲁棒故障重构 [J], 赵瑾;申忠宇
5.一类混沌系统基于观测器的滑模变结构反同步 [J], 李巧萍; 陆博; 李文林
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不确定分数阶混沌系统的滑模同步

不确定分数阶混沌系统的滑模同步刘凤艳;刘恒;王宏兴【摘要】研究了一类带有系统不确定项和外部干扰的分数阶混沌系统的同步问题. 基于Lyapunov稳定性理论设计了一个滑模面,并建立同步控制器,仿真实验表明,本文提出的方法具有较好的鲁棒性.%The synchronization problem for a class of fractional-order chaotic systems with system uncertainties and external disturbances is investigated in this paper. A sliding mode surface and a synchronization controller are established based on the Lyapunov stability theory. Finally, the robustness of the proposed method is showed by simulation results.【期刊名称】《五邑大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2015(029)003【总页数】5页(P5-9)【关键词】分数阶混沌系统;滑模控制;同步控制;Lyapunov稳定性分析【作者】刘凤艳;刘恒;王宏兴【作者单位】淮南师范学院金融学院,安徽淮南 232001;淮南师范学院金融学院,安徽淮南 232001;淮南师范学院金融学院,安徽淮南 232001【正文语种】中文【中图分类】O545分数阶微分混沌系统广泛存在并引起了科研工作者的关注. 如在Chua电路[1]、Chen系统[2]、Liu系统[3]、Duffing系统[4]、Sprott系统[5]中,计算机数据模拟仿真发现,当方程的阶数是非整数时,系统仍表现为混沌行为. 这类混沌系统的同步控制在保密通信和信号处理等方面应用前景广阔,其同步方法有很多,如自适应同步、线性反馈控制、耦合同步、投影同步、广义同步、滑模控制等[6-10]. 其中,滑模控制方法是自动控制系统设计的常用方法,具有较好的稳定性和可靠性,并且能快速简单地实现主从系统的同步,适用于连续与离散系统、确定性与不确定性系统、线性与非线性系统等,现已推广应用至实际工程中.本文在文献[11]的基础上提出了把两个系统的方程延伸到维的形式,而且考虑了模型的不确定项和外部干扰的情况,构造了合适的控制率,经证明控制效果更好,最后利用Genesio-Tesi混沌系统进行了仿真验证.1 基本知识两个经常使用的定义是Riemann-Liouville和Caputo分数阶微积分.定义1[12]68 令,则任意函数的阶Riemann-Liouville分数阶导数为:其中,是Gamma函数.定义2[12]79 设有阶连续导数,且前阶导数可积分,,则的阶Caputo分数阶微分表达式为:Caputo分数阶微分是研究线性粘滞弹性问题发展而来的,其微分初值有非常明确的物理意义. 本文利用Caputo分数阶微分来研究分数阶线性系统的稳定性和同步控制等. 为方便,本文将简记为.分数阶线性系统的稳定性已经得到了充分的研究,并且得到了该系统稳定的充分必要条件.引理1[13] 如果,则其中,,且.2 分数阶系统的滑模同步考虑如下的驱动系统(主系统,式(4))和响应系统(从系统,式(5)):. (5)其中,表示驱动系统的状态向量,表示响应系统的状态向量,为分数阶导数. 和是已知的非线性函数,和分别为系统的不确定项和外部干扰,是同步控制器.根据滑模控制的思想,为了使系统实现较好的滑模运动,需分两步设计:1)设计一个对外界干扰具有较强的鲁棒性的滑模面;2)根据滑模可到达条件设计滑模控制器,该控制器可使系统从空间任意一点出发的轨迹都能在有限时间内收敛到滑模面上[14].定义同步误差首先构造滑模面其中,均为大于零的实数. 已知当系统发生滑模运动时需要满足和.由,在Caputo 分数阶微分定义下,根据引理1,推得:.计算得:. (8)由上述条件得在不含模型不确定项和外部干扰时的等效控制器为:在考虑外部扰动和不确定因素条件下改进鲁棒性,使两系统同步. 设计控制器为:其中,是符号函数,均为正常数.假设不确定项和外部干扰项有界,且存在正常数使得对所有的都有:定理1 采用式(10)的控制器及满足式(11)的条件,即可使得主系统(4)和从系统(5)达到同步.证明考虑Lyapunov函数,则以上证明表明,在控制器的作用下,系统误差满足滑模条件,能够使得在滑模面外的点在有限的时间内趋近于或者达到滑模面,使得主系统和响应系统同步.故控制器就可以写为:3 数值仿真为了验证所用控制器的有效性,我们引用Genesio-Tesi混沌系统进行同步仿真:其中,;驱动系统的初始条件为:. 该系统的混沌图如图1所示,其中,步长选择0.005.而实际的驱动系统是含有模型不确定项和外在因素扰动的,故相应的响应系统如下:模型不确定项为:,干扰项为:. 根据定理1可得如下控制器:仿真时,. 响应系统的初始条件,,步长为0.005,得到系统的同步的误差如图2所示.由Genesio-Tesi混沌系统仿真图形可以看到,控制器作用后,主系统(13)和从动系统(14)的状态误差值经过一段时间后(大概)达到了渐进稳定,即实现了两个系统的同步. 模拟结果显示,运用此控制器能够在短暂的时间内使两个系统达到同步,证明了这种控制器的可行性和有效性.[1] CHUA L O. Memristor: the missing circuit element [J]. IEEE Transaction on Circuit Theory, 1971, CT-18(5): 507-519.[2] LI Changpin, PENG Guojun. Chaos in Chen system with a fractional order [J]. Chaos, Solitons & Fractals, 2004, 22(2): 443-445.[3] WANG Faqiang, LIU Chongxin. Study on the critical chaotic system with fractional order and circuit experiment [J]. Acta Phys Sin, 2006, 55(8): 3922-3927.[4] JIANG Zhongping. Advanced feedback control of the chaotic Duffing equation [J]. IEEE Trans on Circuits and Systems, 2002, 49(2): 244-249. [5] AHMAD W, SPROTT J C. Chaos in fractional order autonomous nonlinear systems [J]. Chaos, Solitons& Fractals, 2003, 162: 339-351.[6] WANG Faqiang, LIU Chongxin. Synchronization of Liu chaotic system based on linear feedback control and its experimental verification [J]. Acta Phys Sin, 2006, 55(10): 5055-5060.[7] JIANG Guoping, TANG W K, CHEN Guanrong. A simple global synchronization criterion for coupled chaotic systems Chaos [J]. Chaos Soliton Fract, 2003, 15: 925 935.[8] LI Guohui. Analytical design of the observer-based chaotic generalized synchronization [J]. Acta Phys Sin, 2004, 53(4): 999-1002.[9] LI Zhi, HAN Chongzhao. Adaptive synchronization of Rossler and Chen chaotic systems [J]. Chin Phys B, 2002, 11(7): 666-669.[10] HUANG Liliang, MA Nan. A new method for projective synchronization of different fractional order chaotic systems [J]. Acta Phys Sin, 2012, 61(16): 160510.[11] HOSSEINNIA S H, GHADERI R, A RANJBAR N, et al. Sliding mode synchronization of an uncertain fractional order chaotic system [J]. Computers and Mathematics with Applications, 2010, 59(5): 1637-1643. [12] PODLUBNY I. Fractional Differential Equations [M]. New York: Academic Press, 1999.[13] LI Changpin,DENG Weihua. Remarks on fractional derivatives [J]. Applied Mathematics and Computation, 2007, 187(2): 777-784.[14] 黄丽莲,齐雪. 基于自适应滑模控制的不同维分数阶混沌系统的同步[J]. 物理学报,2013, 62(8): 080507.[责任编辑:熊玉涛]。
几类典型自治混沌系统的控制与同步的开题报告

几类典型自治混沌系统的控制与同步的开题报告一、引言混沌现象具有高度的复杂性和不确定性,对于混沌系统的稳定性和控制具有很大的挑战性。
近年来,随着混沌控制理论的发展和实际应用需求的不断增加,自治混沌系统的控制和同步问题已经成为热点研究问题之一,同时也为混沌控制提供了新的思路和方法。
本文将主要探讨几类典型自治混沌系统的控制与同步问题,包括Lorenz混沌系统、Chua混沌系统、Rossler混沌系统和Hyperchaotic Lü系统。
针对这些混沌系统,将采用不同的控制算法和同步方法进行分析和研究。
二、Lorenz混沌系统控制与同步Lorenz混沌系统是一种常见的自治混沌系统,其非线性特性和混沌行为在气象学、物理学和工程学等领域都有广泛的应用。
在Lorenz混沌系统的控制问题中,可以采用反馈控制和开环控制两种方法。
其中,反馈控制方法可以通过将混沌系统输出与控制器的输入联系在一起实现控制,而开环控制方法则是直接对混沌系统的输入信号进行控制。
在Lorenz混沌系统的同步问题中,可以使用基于LaSalle定理和稳定性分析的滑模同步方法和基于自适应控制的同步控制方法。
其中,滑模同步方法通过在两个混沌系统之间引入一个滑动面实现同步,而自适应控制方法则是在混沌系统之间引入一个控制器,并利用控制器动态调整混沌系统参数来实现同步。
三、Chua混沌系统控制与同步Chua混沌系统是一种具有多重非线性特性的自治混沌系统,其在电子学和通信等领域有很大的应用。
在Chua混沌系统的控制问题中,可以采用线性反馈控制和非线性控制两种方法。
其中,线性反馈控制方法可以将混沌系统输出与控制器的输入通过一个线性反馈系统相关联,而非线性控制方法则是通过引入一个非线性控制器对混沌系统的输入信号进行控制。
在Chua混沌系统的同步问题中,可以使用基于Kuramoto模型的同步方法和基于复变函数观察器的同步控制方法。
其中,Kuramoto模型的同步方法通过将多个混沌系统之间的Kuramoto耦合强度调整到一定程度,使多个混沌系统的状态逐渐同步。
不确定扰动分数阶混沌系统自适应Terminal滑模同步

不确定扰动分数阶混沌系统自适应Terminal滑模同步作者:邵克勇王季驰于叶强来源:《计算技术与自动化》2017年第02期摘要:针对带扰动不确定分数阶混沌系统的同步问题,基于自适应Terminal滑模控制,设计了一种分数阶非奇异Terminal滑模面,保证误差系统沿着滑模面在有限时间内稳定至平衡点,在系统外部扰动和不确定性的边界事先未知的情况,设计了自适应控制率,在线估计未知边界,使得同步误差轨迹能到达滑模面。
最后,以三维分数阶Chen系统和四维分数阶Lorenz 超混沌系统为例,利用所设计的自适应Terminal滑模控制器进行同步仿真,验证了所给方法是有效性和可行性。
关键词:混沌同步;分数阶非奇异Terminal滑模;自适应控制;分数阶混沌系统Abstract: In this paper, the problem of synchronization of uncertain fractional order chaotic systems with disturbance is investigated based on adaptive terminal sliding mode control method. First, a new non-singular fractional order terminal sliding surface with strong robustness is designed to guarantee finite-time convergence to the equilibrium of the error dynamics in the sliding mode. Then, for the case that the bounds of the uncertainties and external disturbances are assumed to be unknown in advance, an adaptive control law is proposed to estimate the unknown bounds online,and force the trajectory of the synchronization error system onto the sliding surface. Finally,numerical simulations on synchronizing Chen chaotic system and hyperchaos Lorenz are carried out separately. The simulation results show the effectiveness and feasibility of the adaptive terminal sliding mode controller.Keywords: Chaos synchronization; non-singular fractional order terminal sliding mode;adaptive control; fractional order chaotic systems1.引言分数阶微积分起源于19世纪,是一个有着将近300年历史的数学概念,近些年来,科学工作者对分数阶微积分进行了深入研究[1]。
混沌系统的有限时间滑模同步控制

混沌系统的有限时间滑模同步控制高俊山;于世萌;宋歌【摘要】A sliding mode control method is presented for investigating chaos synchronization between two different chaotic systems with uncertainties and external disturbances. Based on Lyapunov stability theory and finite-time sliding mode con-trol technique, a terminal sliding mode controller is designed to realize chaos synchronization. A new nonsingular terminal sliding mode surface is introduced and it can convergence to the zero equilibrium in finite-time. Finally, simulation results show the effectiveness of the proposed scheme.%采用滑模控制的方法,研究了两个不同的带有不确定性和外部扰动的混沌系统之间的同步问题.基于Lyapunov稳定性理论和有限时间滑模控制方法,设计了终端滑模控制器来实现两个混沌系统的同步.在设计控制器过程中提出了一个新的非奇异的终端滑模面,并证明它能在有限时间内收敛于零平衡点.通过数值仿真验证了所设计的控制器的有效性.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(000)010【总页数】6页(P43-47,89)【关键词】滑模控制;有限时间控制;混沌同步;李雅普诺夫稳定性理论【作者】高俊山;于世萌;宋歌【作者单位】哈尔滨理工大学自动化学院,哈尔滨 150080;哈尔滨理工大学自动化学院,哈尔滨 150080;哈尔滨理工大学自动化学院,哈尔滨 150080【正文语种】中文【中图分类】O415.5近年来,在非线性领域中,混沌同步已经成为研究的热门课题。
主动滑模控制时滞时空混沌星形网络的函数投影同步
主动滑模控制时滞时空混沌星形网络的函数投影同步柴元;陈立群【摘要】研究了拓扑等价的多个时空混沌系统组成的星形网络,提出了一种主动滑模控制时滞时空混沌星形网络的函数投影同步控制方法,实现了多个时空混沌系统的同步.在结合主动控制和滑模控制方法的基础上,设计了主动滑模控制器的结构,得到了网络函数投影同步的必要条件.以Gray-Scott时空系统作为网络节点构成的星形网络为例进行了仿真模拟.结果验证了主动滑模控制器的有效性.【期刊名称】《动力学与控制学报》【年(卷),期】2013(011)003【总页数】5页(P275-279)【关键词】时空混沌;时滞函数投影同步;星形网络;Lyapunov稳定性定理;主动滑模控制【作者】柴元;陈立群【作者单位】上海大学应用数学与力学研究所,上海200072;上海大学应用数学与力学研究所,上海200072;上海大学力学系,上海200444【正文语种】中文自从 Ott[1]和 Carroll[2]等人在 1990 年开创性地实现混沌同步以来,由于其潜在的应用价值,唤起了许多领域科研人员的研究兴趣.随之,很多同步控制方法被提出,例如,广义同步,投影同步,相同步,滑模控制同步,自适应同步等.最近,基于主动控制和滑模控制方法的优点,提出了一种实现混沌同步的新方法“主动滑模控制方法”[3].其同步机理分为两步:首先选择适当的主动控制器,然后设计滑模控制器来实现同步.另一个有趣的同步现象被创建,叫做函数投影同步[4],驱动和响应系统的状态变量同步到一个函数矩阵.因为函数投影同步的多样性,所以很多的学者进行了这方面的研究.众所周知在神经元和保密通讯信息传递时,时间延迟是不可避免的[5].所以,在一个系统与其他系统同步的过程中,考虑时滞的影响是非常合理的.通过对比我们发现,在外部影响方面,大多数的同步文献都没有考虑任何的外部扰动.然而,从实际的角度来看,噪声干扰是不可避免的.在不断变化的环境中[6],混沌系统总是被环境中的一些未知因素所干扰,对时空混沌施加一个小扰动将导致该系统的混沌行为急剧变化.由于混沌同步是不可避免地受到外部干扰,人为增加干扰影响到混沌系同步的理论已成为重要的研究课题.在选取系统方面,多数的科研人员选择时变混沌系统作为网络节点进行同步研究,然而自然生态系统是由大量的时空混沌系统所构成.时空混沌同步在许多领域有着广泛的应用价值[7],例如,安全通信,物理,自动控制,流体,化学和生物系统.因此,时空混沌同步已经吸引了学者非常广泛的关注.被上述讨论所激发,本文中,我们考虑了外部扰动对混沌同步的影响,选取更符合实际的时空混沌系统作为网络节点,通过主动滑模控制方法,研究了时滞时空混沌星形网络的函数投影同步.基于主动滑模控制技术,给出了星形复杂网络同步必要条件,以确保函数投影滞后同步发生,并有效地消除了噪声的干扰.数值模拟结果表明该方法的可行性和有效性.考虑一个由N个相同的时空混沌系统作为节点的星形复杂网络,其中每个节点在t 时刻的状态方程为:以N个时空混沌系统(1)为网络节点,构成一个单向连接的星形网络,网络节点i满足以下状态方程:其中 u(x,t)=[u(x,t),u(x,t),…,u(x,t)]T ∈i12nRn为节点i的状态变量,x,t为系统的空间和时间变量.A∈Rn×n代表系统线性部分的常数矩阵,F:Rn→Rn是系统的非线性部分.gij表示耦合矩阵G的矩阵元,它的具体表示因网络的连接类型而异,并代表网络的拓扑结构.本文采用单变量耦合连接,内部耦合函数为uj(x,t-τj),Di(t)是外部干扰,Ui(x,t)为控制器.假设存在一个函数矩阵P (t)=diag{P1(t),P2(t),…,Pn(t)},P(t)表示一个“函数矩阵”.如果满足,limt→∞‖u1(x,t-τ1)- P(t)ui+1(x,t-τi+1)‖ =0,则称星形网络实现了“函数投影滞后同步”,‖D1(t-τ1)‖ <δ1,‖P(t)Di+1(t-τi+1)‖ <δ2,其中δ1,δ2 为常数.定义误差 ei(x,t)=u1(x,t-τ1)-P(t)ui+1(x,t-τi+1),网络的误差可以被表示为:实现网络同步,即要满足下式:依据主动控制设计方法,我们选择如下的控制器 Ui(x,t)式中,i=2,3,…,N.误差系统(3)改写为等式(6)描述了一个新定义的控制输入Hi(x,t).在主动滑模控制法则中,Hi(x,t)是基于滑模控制律设计的其中 K=[K1,K2,…,Kn]T∈Rn是一个常数增益矩阵和Wi(x,t)∈R是控制输入,满足下式:设Si=Si(e)为滑模控制的切换函数,于是有滑模面的定义如下:其中 C=[C1,C2,…,Cn]是一个常数矩阵,当滑模面满足下列条件:基于(9)-(11),可以推断出如下结果:当系统发生滑模运动时,需满足如下条件:其中sgn(·)表示符号函数.常数满足q>0和r>0.依据等式(9),(10),(13),我们有在实际工程应用中干扰是未知的.因此,控制输入Wi(x,t)被改写如下:定理1 通过添加控制输入Wi(x,t),满足不等式‖C‖(δ1+δ2)<q,可实现星形网络函数滞后投影同步,也就是说,误差的状态轨迹沿着滑模面收敛到零.证明考虑如下的Lyapunov函数:等式(16)的时间导数是当满足不等式‖C‖(δ1+δ2)<q,即.根据Lyapunov稳定性理论,误差系统是渐近稳定的.定理1证明完毕.为了说明上述的同步原理,以拓扑等价Gray-Scott时空混沌系统作为星型网络的节点进行同步模拟.Gray-Scott时空混沌系统,其动力学方程如下描述[8]:其中参量 a=0.028,b=0.053,d1=2 × 10 -5,d2=10 -5.周期性边界条件取 u1(0,t)=u1(L,t)=1,u2(0,t)=u2(L,t)=0.选取时间步长Δt=1,空间步长ΔL=0.01.系统状态变量的时空演化呈现混沌行为,其相图如图1、2所示.单向连接星形网络的耦合矩阵G为其中 P1(t)=diag{60+2sin(t),60+2cos(t)},P2(t)=diag{40+2sin(t),40+2cos(t)},P3(t)=diag{20+2sin(t),20+2cos(t)}并且 U1(x,t)=0.控制参数C=[1,1],K=[1,1]T,r=0.2,q=0.008.根据定理1,得到控制输入Wi(x,t)从如图3-8所示的误差演化图样中可以看出,误差值在演化初始未加控制阶段振荡还存在,在t=2300施加控制后,经过很短的时间序列后,节点与节点之间相应状态变量的运动轨迹趋于一致,即误差变量趋于零,网络同步得以实现.模拟仿真我们还发现,无论节点数N取何值,无论节点是任何的时间或时空混沌系统,整个复杂网络的混沌同步均可实现.本文通过以Gray-Scott时空系统作为网络节点构成的星形网络为例进行了仿真模拟,得到如下结论:任选网络一个节点的Gray-Scott时空混沌系统作为目标系统,整个星形网络将同步于这个指定的网络节点的时空混沌状态.无论星形网络的节点数如何递增以及何时开始施加网络耦合,经过短暂的时间序列,整个星形网络所有节点相应的误差变量随时间的演化均迅速地趋于零.2012-06-27 收到第 1 稿,2012-06-29 收到修改稿.【相关文献】1 Ott E,Grebogi C,Yorke J A .Controlling chaos.Physical Review Letter,1990,64(11):1196~11992 Pecora L M,Carroll T L.Synchronization in chaotic systems.Physical Review Letter,1990,64(8):821 ~8243 Bowong S,Kakmeni,F M M,Tchawoua C.Controlled synchronization of chaotic systems with uncertainties via a sliding mode control design.Physical Review E,2004,70(6):0662174 Sudheer K S,Sabir M.Function projective synchronization in chaotic and hyperchaotic systems through open-plusclosed-loop coupling.Chaos,2010,20:0131155 Selivanov A A,Lehnert J,Dahms T,Hövel P,Fradkov A L,Schöll E.Adaptive synchronization in delay-coupled networks of Stuart-Landau oscillators.Physical Review E,2012,85(1):0162016 Behzad M,Salarieha H,Alastya A.Chaos synchronization in noisy environment using nonlinear filtering and sliding mode control.Chaos Solitons Fractals,2008,36(5):1295~13047 Lü L,Meng L.Parameter identification and synchronization of spatiotemporal chaos in uncertain complex network.Nonlinear Dynamics,2011,66(4):489~4958 Pearson J E.Complex patterns in a simple system.Sci-ence,1993,261(5118):189~192*The project supported by the National Natural Science Foundation of China(11232009),Shanghai Subject Chief Scientist Project(09XD1401700),Shanghai Leading TalentProgram,Shanghai Leading Academic Discipline Project(S30106) † Corresponding author E-mail:lqchen@staff.shu.edu.cn。
混沌系统的主动自适应滑模修正投影同步
混沌系统的主动自适应滑模修正投影同步
颜闽秀;樊立萍
【期刊名称】《自动化仪表》
【年(卷),期】2013(034)002
【摘要】基于Lyapunov稳定性原理,在驱动系统和响应系统同时受到未知干扰的情况下,提出了一种新的主动滑模控制器和参数更新规则.采用相应的自适应率将系统中的未知参数估计为真值,实现了两个混沌系统的修正投影同步.最后,通过对混沌系统的仿真,验证了所提方法的有效性.结果表明,该方法能够有效地解决实际工程中存在干扰情况下的混沌修正投影同步问题,具有较强的实用性.
【总页数】4页(P23-25,29)
【作者】颜闽秀;樊立萍
【作者单位】沈阳化工大学信息工程学院,辽宁沈阳 110142;沈阳化工大学信息工程学院,辽宁沈阳 110142
【正文语种】中文
【中图分类】TP391+.9
【相关文献】
1.基于滑模自适应控制的不确定混沌系统修正函数投影同步 [J], 余名哲;张友安;吴华丽
2.基于主动滑模控制的混沌系统函数投影同步 [J], 刘金桂;黄立宏;盂益民
3.系统参数完全未知的一个新超混沌系统自适应修正投影同步 [J], 唐漾;方建安;庄梅玲;顾全
4.四维混沌系统的自适应修正函数投影同步 [J], 王健安;李壮举;刘贺平
5.基于自适应模糊滑模控制的分数阶混沌系统的投影同步 [J], 陈旭;李明;郑永爱因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
非匹配不确定MIMO系统的分数阶终端滑模控制
非匹配不确定MIMO 系统的分数阶终端滑模控制周铭浩 1魏可蒙 1冯 勇 2穆朝絮 3苏鸿宇1摘 要 针对一类非匹配不确定多输入多输出(Multi-input multi-output, MIMO)系统提出一种分数阶终端滑模控制(Fractional-order terminal sliding-mode, FOTSM)策略, 使系统输出收敛到零而非其邻域. 该方法解除传统反步法控制律设计中, 虚拟控制增益右伪逆矩阵必须存在的严苛限制; 对系统不确定性的假设不局限于慢时变和H 2范数有界型扰动,分析控制增益存在摄动情况下系统的控制问题. 分数阶终端滑模面及其控制律的设计使得虚拟和实际控制信号连续, 削弱抖振现象, 利用自适应滑模切换增益技术解决由控制增益矩阵摄动引起的代数环问题. 最后, 仿真分析验证所提方法的正确性和优越性.关键词 滑模控制, 终端滑模, 分数阶滑模, 非连续控制引用格式 周铭浩, 魏可蒙, 冯勇, 穆朝絮, 苏鸿宇. 非匹配不确定MIMO 系统的分数阶终端滑模控制. 自动化学报, 2023,49(10): 2224−2236DOI 10.16383/j.aas.c220875Fractional-order Terminal Sliding-mode Control of MIMO Systems WithUnmatched UncertaintiesZHOU Ming-Hao 1 WEI Ke-Meng 1 FENG Yong 2 MU Chao-Xu 3 SU Hong-Yu 1Abstract This paper proposes a fractional-order terminal sliding-mode control (FOTSM) for multi-input multi-out-put (MIMO) systems with unmatched uncertainties to force the outputs to converge to the equilibrium point rather than their neighborhoods. The control method breaks through the limitation in traditional back-stepping control that the right Moore-Penrose pseudo inverse of the gain matrix of the virtual control signal must exist. The pro-posed control method can deal with uncertainties, which are not limited to being slow time-varying or H 2 norm-bounded. Besides, the method can apply to the system with uncertain control gain. Meanwhile, an adaptive sliding mode control law is designed to compensate for the uncertainties caused by the gain matrix variation and attenuate the switching gain 's amplitude. The smooth virtual and actual control signals can be obtained thanks to the frac-tional-order sliding mode control method, which eliminates the chattering in the MIMO systems with unmatched uncertainties. Finally, simulations demonstrate the correctness and superiority of the proposed control method.Key words Sliding-mode control (SMC), terminal sliding-mode, fractional-order sliding-mode, discontinuous con-trolCitation Zhou Ming-Hao, Wei Ke-Meng, Feng Yong, Mu Chao-Xu, Su Hong-Yu. Fractional-order terminal sliding-mode control of MIMO systems with unmatched uncertainties. Acta Automatica Sinica , 2023, 49(10): 2224−2236滑模控制(Sliding-mode control, SMC)凭借其结构简单、对系统的外部扰动和参数摄动具有强鲁棒性等优势, 被广泛应用于电气、机械、航空和航天等领域[1]. 非匹配扰动及参数摄动存在于系统的非控制通道中, 传统的线性滑模和终端滑模[2−4]控制输入不能直接对其补偿, 只能迫使非匹配不确定多输入多输出(Multi-input multi-output, MIMO)系统的输出在有限时间内收敛到零附近的邻域[5−7]. 非匹配扰动及参数摄动广泛存在于实际系统中, 如电机驱动控制系统中的负载转矩扰动、新能源发电并网系统中网侧逆变器的负载电流突变等[8]. 因此, 研究针对非匹配不确定MIMO 系统的强鲁棒、高动态性能的控制方法具有重要的理论意义和应用价值.m n m ≥n /2m <n /2非匹配不确定MIMO 系统的控制通常采用虚拟控制策略, 须满足虚拟控制增益矩阵的右伪逆矩阵存在. 实际控制系统中的控制量维数 与系统阶数 普遍存在两种关系: 1) ; 2) .收稿日期 2022-11-08 录用日期 2023-02-10Manuscript received November 8, 2022; accepted February 10,2023国家自然科学基金(U21A20145, 62073095)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (U21A20145, 62073095)本文责任编委 李鸿一Recommended by Associate Editor LI Hong-Yi1. 哈尔滨理工大学电气与电子工程学院 哈尔滨 1500802. 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院 哈尔滨 1500013. 天津大学电气自动化与信息工程学院 天津 3000721. School of Electrical and Electronic Engineering, Harbin Uni-versity of Science and Technology, Harbin 1500802. School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Tech-nology, Harbin 1500013. School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072第 49 卷 第 10 期自 动 化 学 报Vol. 49, No. 102023 年 10 月ACTA AUTOMATICA SINICAOctober, 2023m ≥n /2m n −m m <n /2m <n −m m <n /2在 型系统中, 虚拟控制增益矩阵的右伪逆矩阵存在, 此时虚拟控制信号的维数 大于或等于非匹配不确定性矢量的维数 , 系统拥有较多的控制输入量且控制律设计相对容易. 然而, 的情况在实际应用系统中也很常见, 由于控制输入量维数 , 此时虚拟控制增益的右伪逆矩阵不存在, 大大增加了虚拟控制律的设计难度,以致虚拟控制量无法直接对非匹配不确定性进行补偿[9−10]. 目前大多数文献所提出的控制策略通常建立在虚拟控制增益矩阵的右伪逆存在这一严格的前提下, 鲜有涉及 的情况[11−13]. 因此, 实现控制量维度全类型的非匹配不确定MIMO 系统的高性能控制, 依然存在较大挑战.H 2现存文献中所提出的方法通常将非匹配扰动及参数摄动的函数类型局限于 范数有界型和时不变/慢时变型, 不能有效补偿函数模型更为普遍的或快速变化的非匹配扰动[14−16]. 文献[17]针对不匹配不确定性系统提出了鲁棒开关积分滑模控制方法, 使得各子系统对不确定性扰动鲁棒稳定; 文献[18−20]均利用基于扰动观测器的滑模控制(Dis-turbance observer based sliding mode, DOBSM),实现了对非匹配不确定性的补偿. 但是以上两类方法均依赖于非匹配不确定性满足时不变或慢时变的假设, 对于函数模型更一般的不确定性, 则无法控制系统的输出严格地收敛到零, 只能收敛到零附近的邻域. 不同于传统的二阶滑模和高阶滑模控制方法, 文献[21]将非匹配不确定系统中的非匹配不确定性上界函数类型由常数型推广为更加一般的正函数型, 并基于该种类型的扰动边界来设计相应的二阶滑模(Second-order sliding mode, SOSM)控制律, 但不能很好地抑制抖振现象; 文献[22]虽然将非匹配不确定性上界函数类型推广为更为普遍的类型, 但也没能抑制控制信号中的高频抖振. 另外, 文献[21]和[22]虽然考虑了实际应用中更为普遍的扰动函数型, 但皆为时间和输出变量的函数, 并未考虑当增益矩阵存在参数摄动时, 扰动输入函数模型中含有控制信号的情况, 而是仅把不确定性视作集总扰动来处理, 将导致控制系统出现代数环问题[23−25].代数环问题广泛存在于不确定系统之中, 例如机器人系统中含有关节加速度信号的不确定性、电机控制系统中转动惯量、电阻和电感等参数不确定性、新能源并网逆变器中滤波电感和电容的不确定性,都将引入代数环动态干扰问题, 然而, 目前鲜有控制策略能够抑制其带来的影响.在设计非匹配不确定系统的控制律时, 实际控制信号往往含有虚拟控制信号的一阶导数, 这将导致控制信号出现奇异和抖振问题[26]. 文献[27]提出了全阶滑模(Full-order sliding-mode, FSM)和反步法相结合的方式来设计虚拟控制律, 避免了虚拟控制信号中的抖振问题, 但是实际控制律中仍存在高频切换项, 不能彻底消除抖振, 仅能通过牺牲控制精度的边界层法来弥补. 而分数阶滑模[28]将分数阶微积分理论与滑模控制理论结合以降低滑模切换频率, 可以提高控制行为连续性, 其收敛特性如图1所示[29−30]. 文献[31]提出基于分数阶滑模控制的次同步振荡抑制方法, 利用分数阶微积分算子增加系统自由度实现对振荡的快速抑制, 但抖振问题并未解决; 为削弱抖振现象, 文献[32]提出一种基于非线性干扰观测器的自适应分数阶滑模控制方法, 然而, 以上两种分数阶滑模控制方法只适用于一类满足匹配条件的不确定系统. 文献[33]针对单输入非匹配不确定系统提出了一种基于观测器的分数阶滑模控制策略; 文献[34]设计了自适应律来估计不匹配非线性项的上界, 然而, 这两种方法并不能有效抑制抖振. 目前大多数文献提出的基于分数阶滑模的控制方法通常仅适应于满足匹配条件的系统, 鲜有分数阶滑模控制方法能够在确保抖振有效抑制的前提下克服非匹配不确定性. 因此, 本文针对非匹配不确定MIMO 系统提出一种新的分数阶终端滑模(Fractional-order terminal sliding-mode, FOT-SM)控制策略, 突破了上述严苛的限制条件并优化了系统的控制速度和精度, 主要贡献包含以下三个方面:图 1 分数阶与整数阶滑模收敛特性比较Fig. 1 Comparison of fractional- and integral-ordersliding-modem <n /21)结合非奇异状态变换和反步法实现了 型非匹配不确定MIMO 系统的控制, 突破了传统反步法控制律设计中虚拟控制增益矩阵的右伪逆必须存在的严苛限制;10 期周铭浩等: 非匹配不确定MIMO 系统的分数阶终端滑模控制22252)提出的切换增益自适应的分数阶终端滑模控制策略, 解决了由非匹配扰动输入含有控制增益矩阵摄动而引起的代数环干扰问题;3)所设计的虚拟控制律和实际控制律均为连续信号, 且有效抑制了抖振, 系统输出能够快速收敛到零而非其邻域.1 问题描述n 考虑如下 维非匹配不确定MIMO 系统[35]:¯x∈R n u ∈R m 1≤m ≤n (¯A,¯B )¯B ¯B =[B T 1,B T 2]T B 1∈R (n −m )×m ,B 2∈R m ×mdet (B 2)=0¯f(t,¯x ,u )∈R n 式中, 和 分别为系统状态变量和控制, ; 为已知可控对; 控制增益矩阵 满秩且可以转化为分块矩阵 ,其中 满足 ; 代表包含了外部扰动和内部参数摄动的集总不确定性.采用如下坐标变换可将非匹配不确定MIMO 系统(1)转换为匹配和非匹配子系统的形式[36]:I n −m (1)式中, 为单位矩阵. 经过坐标变换后, 系统 可以转化为如下分别含有匹配和非匹配不确定扰动的MIMO 系统:x =[x T 1,x T 2]Tx 1∈R n −m,x 2∈R m;y ∈R n −mu ∈R m f u (t,x )∈R n −m f m (t,x ,u )∈R m f u (t,x )f m (t,x ,u )式中, ,为系统输出; 为控制; 和 分别为未知的匹配不确定性和非匹配不确定性. 假设 和 满足如下边界条件:k u ≥0F u ≥00≤k m <1F m (·)≥0d u ≥0D u ≥00≤d m <1D m (·)≥0式中, , 和 为已知常数, 为已知函数; , 和为已知常数, 为已知函数.A 12针对系统(1), 控制目标为设计虚拟控制律和实际控制律均为连续信号的控制策略, 不局限于虚拟控制增益 的右伪逆存在这一严格假设, 且能够补偿由于含有虚拟/实际控制增益矩阵摄动的非匹配不确定性, 使得系统输出收敛到零而非其邻域.1.1 线性滑模控制针对非匹配MIMO 系统(3)~ (5), 设计滑模面和对应的控制律如下[1]:Ceig (A 11−A 12C )<0s =x 2+Cx 1=0式中, 正定参数矩阵 满足 ,则系统的运动轨迹将在有限时间内到达理想滑动模态 :f u (t,x )由于非匹配不确定性 的存在, 式(10)中的状态变量不能收敛到平衡点.1.2 积分滑模控制积分滑模相比于线性滑模具有更高的稳态精度, 积分滑模面及相应的控制律可设计如下[1]:C 1eig (A 11−A 12C 1)<0C 2eig (A 12C2)>0s =0式中, 正定参数矩阵 满足 ,满足 , 可知系统的运动轨迹将在有限时间内到达理想滑动模态 :˙f u (t,x )=0因此, 若 , 则降阶子系统(13) 只能收敛到平衡点的邻域, 且该邻域边界取决于非匹配不确定性导数边界的大小[37].1.3 全阶终端滑模控制s 11s 12x 2ref u x 2x 2ref x 1全阶终端滑模法结合反步法控制思想, 设计全阶滑模面和 以及虚拟控制律 和实际控制律 , 迫使系统非输出状态变量 在有限时间内跟踪虚拟控制量 , 从而使得系统输出状态变量 在有限时间内收敛到零[3]. 滑模面及控制律设计2226自 动 化 学 报49 卷e 1=x 2−x 2ref C 11C 12p q 0<p /q <1式中, 误差矢量 , 参数矩阵 和 均为正定对角阵, 和 为正奇数且满足 .−A +12k 11sgn s 11A 12A +12m <n /2然而, 实际控制律(16)中存在虚拟控制律的一阶导数, 仍包含高频切换函数项 , 因而未能彻底抑制抖振. 同时, 控制律设计依赖于虚拟控制增益 的右伪逆矩阵 存在, 限制了控制系统类型. 因此, 本文主要考虑控制律设计更为困难的 型非匹配不确定MIMO 系统. 首先, 给出本文理论分析和推导所需的基本定义和引理.定义1[38]. 阶次不同的分数阶微积分运算满足如下复合运算规则:α>0β>0l 式中, , , 为常数.为证明分数阶微分系统稳定, 现给出引理1如下, 作为设计分数阶滑模面的理论依据.引理1[39]. 考虑如下分数阶微分系统:0<v <2x ∈R m A ∈R m ×m A |arg (eig (A ))|>vπ/2式中, , , , 若矩阵 满足 , 则系统的解是渐近稳定的.为证明有限时间收敛性, 现给出引理2如下,作为论证滑模面有限时间收敛性的基础理论依据.˙x=f (x )x ∈R n f (0)=0V (x ):U →R U 0⊂U ˙V(x +cV α(x )≤0x ∈U 0\{0}c >00<α<1V (x )t r t r ≤V 1−α(x (0))/(c (1−α))引理2[40]. 考虑非Lipschitz 自治系统 ,, 满足 , 若存在正定连续函数 , 以及某平衡点附近的邻域 满足 , , 其中, 且 ,则函数 将在有限时间 内收敛到平衡点, 收敛时间 .2 非匹配不确定MIMO 系统的分数阶终端滑模控制f u (t,x )假设非匹配不确定子系统(3)中的 满足如下匹配条件:f ′u (t,x )式中, 不确定性矢量函数 满足:d ′u D ′u p u P u 式中, , , 和 均为已知正数.A 12A 12A +12=I m <n /2当虚拟控制增益矩阵 不存在右伪逆矩阵时, 即 , 为实现 型非匹配不确定MIMO 系统的控制, 首先对非匹配不确定子系统(3)进行两步非奇异状态变换.x ′=F 1x 1F 1对子系统(3)进行非奇异状态变换 , 为状态变换常数矩阵[41], 结合式(19)可得如下块能控标准型:d i d i =rank (B ′i,i −1)=dim (x ′i )i =2,3,···,r,d 1=rank (B 1,0)=dim (x ′1)∑ri =1d i =n −m 式中, 分块矩阵的维数 为: , ,.x ′=F 2z 对式(21)进行第二步非奇异状态变换 [11], 消除块能控标准型中的状态耦合, 可得如下解耦块能控标准型系统:10 期周铭浩等: 非匹配不确定MIMO 系统的分数阶终端滑模控制2227解耦块能控标准型系统(22)可进一步简写为如下形式:N i =−λi I n i i =2,···,r −λ2<···<−λr <0n i z i I niz i −1z i 针对解耦块能控标准型系统设计 ,, 其中, , 为状态矢量 的维数, 为单位矩阵. 当状态矢量 依次收敛到零后, 状态矢量 也将收敛到零.针对解耦块能控标准型(23)、(24)系统, 设计如下分数阶终端滑模面:2−α0<α<1C 21p q 0<p /q <1式中, 为分数阶微分的阶次, , 滑模参数矩阵 为正定对角阵, 和 为正奇数且满足 .s 21=D 2−αz 1+C 21z 1q /p s 21=0z 1推论 1. 考虑分数阶终端滑动面 , 当系统到达理想滑动模态 时, 则系统状态 可收敛到平衡点附近的邻域.1−α证明. 由定义1可知, 阶积分型终端滑模面可表示为:l 式中, 为常值矩阵, 则进一步可得:∥ϖ∥≤ζj 且 . 将系统的滑动模态解耦成 个子系统:c 21j −ϖj /(D α−1z q /p1j )>0z 1j =0s 21=0D α−1z q /p1j=0根据积分型分数阶滑模面的特性, 当 时, 系统(28)是稳定的[42], 则 是 的解; 当 时, 需要分两种情况进行讨论:D α−1z q /p1j =0z 1j =˙z 1j =0D α−1z q /p1j =0z 1j =01)若 能够长时间保持, 则说明 能够确保 成立, 此时系统变量;D α−1z q /p 1j =0z 1j 2)若 仅是系统的瞬态, 上述分析仍可确保系统状态 收敛到零. □命题 1. 若选取如式(25)所示的分数阶终端滑s 21x 2ref e 2=x 2−x 2ref e 2x 2x 2ref y 模面 , 设计如下无抖振分数阶积分型滑模虚拟控制律 , 并定义跟踪误差矢量 ,当且仅当跟踪误差 收敛至零, 即非输出状态变量 精确跟踪虚拟控制量之后, 非匹配不确定MIMO 系统(3) ~ (5)的输出变量 将收敛到零:k 21(x )=∥B 1,0∥(p u ∥x ∥+P u )+η21p u P u η21式中, 为时变切换增益, 和由式(20)定义, 为很小的正数.e 2=x 2−x 2ref 证明. 将 代入式(24) 得:e 2误差矢量 将在实际控制律作用下由任意初始状态在有限时间内收敛到零, 结合分数阶终端滑模面(25)以及无抖振滑模控制律(29)和(30)可得:V 1=0.5s T 21s 21取Lyapunov 函数 可得:考虑切换控制律(31)有:结合非匹配不确定性的边界条件(20), 则有:k 21(x )V 1=0将时变切换增益 代入上式, 则当Lya-punov 函数 时, 滑模到达条件成立:s 21(0)=0t 1r s 21=0t 1r ≤∥s 21(0)∥/η21s 21=0z 1z 根据引理2可知, 在无抖振分数阶积分型滑模控制律的作用下, 子系统(24)将由任意初始状态, 在有限时间 内到达分数阶终端滑模面 , , 并在滑模面上维持理想滑动模态 . 可知, 状态变量 将在有限时间内收敛到零, 则系统(23)、(24)的全部状态变量 将渐近收敛至零. 因此, 非匹配不确定系统中2228自 动 化 学 报49 卷y 的输出变量 也将收敛到零.□r =0s 22∈R m 为实现系统相对阶 的全阶滑动模态, 设计全阶终端滑模面 如下:e 2=x 2−x 2ref C 22=diag {c 221,···,c 22m }e q /p 2=diag {e q /p 21,···,e q /p2m }q p 0<q /p <1式中, 误差矢量 , 矩阵 , , 和 为正奇数, 且满足 .x 2ref u s 22(0)=0t 2r s 22=0t 2r ≤∥s 22(0)∥/η22e 2y 定理 1. 若选取全阶终端滑模函数(32)以及无抖振分数阶积分型滑模虚拟控制律 , 并设计如下实际无抖振分数阶控制律 , 则误差系统的状态轨迹将从任意初始状态 在有限时间 内到达全阶终端滑模面 , ,并在该滑模面上维持滑动模态, 跟踪误差矢量 也将在有限时间内收敛至零, 则非匹配不确定MIMO 系统(3) ~(5)的输出变量 能够收敛到零:k 22(x )时变切换滑模控制增益函数 如下所示:d m D m (·)d ′u D ′u η22其中, , , 和 分别由式(7)和式(20)定义, 为很小的正数.证明. 将式(4)和式(29)代入全阶终端滑模函结合无抖振滑模控制律(33)和(34)有:V 2=0.5s T 22s 22取Lyapunov 函数 , 结合上式并对其求微分可得:将无抖振切换控制律(35)代入上式得:考虑匹配不确定性边界条件式(7)和(20)有:V 2=0k 22(x )当 时, 代入时变切换增益函数 有:s 22(0)=0t 2r s 22=0t 2r ≤∥s 22(0)∥/η22e 2根据引理2可知, 跟踪误差系统的状态轨迹将从任意初始状态 出发, 在有限时间 内到达全阶终端滑模面 , ,并在滑模面上保持滑动模态运动, 误差矢量 将在有限时间内收敛到零点. □u x 2x 2ref x 2ref x 12−αx 2ref −D α−2B +1,0k 21(x )sgn (s 21)1−α−B +1,0Dα−1k 21sgn s 21−B +1,0D α−1k 21sgn s 21∫t0k 22(x )sgn s 22d τ本文的控制目的是设计实际控制律 迫使系统的非输出状态变量 在有限时间内跟踪虚拟控制量 , 进而虚拟控制律 使得系统输出变量 收敛到零. 本文结合分数阶滑模和虚拟控制技术的特点和优势, 创新性地利用 阶积分器处理虚拟控制律 中的高频切换函数项, 即, 获得了连续的虚拟控制信号; 在设计实际控制律时, 即使需要对虚拟控制律求一阶导数的情况下, 仍然可以保留 阶积分器对实际控制律中的高频切换函数项的处理效果, 即 , 获得连续的实际控制信号, 如式(34)所示. 由于新的分数阶滑模面及其控制律的设计, 高频切换函数项分别利用分数阶和整数阶积分器处理之后输出, 即 和 . 因此, 抖振被充分抑制, 虚拟和实际控制信号为连续信号.z 分数阶滑模控制算法框图如图2所示. 首先对非匹配不确定MIMO 系统进行坐标变换得到新的状态变量 , 并设计虚拟控制律使得非匹配不确定10 期周铭浩等: 非匹配不确定MIMO 系统的分数阶终端滑模控制2229u x 2x 2ref y 性得到补偿, 再由实际控制律 使得跟踪误差在有限时间收敛到零, 即非输出状态变量 精准跟踪虚拟控制量 , 从而使系统输出 能收敛到零而非其邻域.3 仿真结果及分析m <n /2m n 作为控制理论分析中常见非匹配不确定系统,L-1 011固定翼巡航飞机侧轴模型为一个满足 维度关系( = 2且 = 5)的5阶MIMO 系统[43]:x ∈R5u ∈R 2f u =[f u 1,0,0,f u 4,f u 5]T 式中, 为倾斜角、偏航角速度、滚转角速度、侧滑角速度、过滤状态组成的状态矢量; 为舵偏转和侧翼偏转组成的控制列向量; 为该系统的非匹配不确定性:f m =Bf 同时在控制信道和非控制信道中引入了白噪声干扰.首先, 进行式(2)所示的状态变换可得:x 1=[x 11,x 12,x 13]x 2=[x 21,x 22]式中, , .经过状态变换后, 系统(37)可以改写为如下匹配/非匹配子系统的形式:图 2 分数阶滑模控制算法框图Fig. 2 Block diagram of the fractional-order sliding-mode control method2230自 动 化 学 报49 卷[]f ′u f ′m f u f m 式中, 和 分别为 和 关于坐标变换(2)的映射.根据式(21)和式(22)进行两步非奇异状态变换有:子系统(39)可进一步转换为如下解耦块能控标准型系统:C 21=diag {60,60}C 22=diag {150,170}η21=0.01η22=0.05d ′u =0D ′u =29.6p u =0P u =20d m =0.005D m (x )=√(0.75|x 4|)2+(0.06|x 5|)2+0.0042+0.029∥x ∥+0.005√(0.025|x 4|)2+(0.001|x 5|)2选取分数阶终端滑模面(25)和全阶终端滑模面(32), 其中, 滑模面参数矩阵 ,. 控制器参数设计为: ,, , , , , ,.根据命题1, 设计无抖振分数阶终端滑模虚拟控制律如下:根据定理1, 设计无抖振实际控制律如下:[][]−k 22(x )=0.005∥u eq ∥+D m (x )+0.005∥∫t0k 22sgn s 22d τ∥式中, 时变切换增益 .针对非匹配不确定系统(39)、(40), 本文将所提出的分数阶终端滑模(FOTSM)与四种适用于非匹配不确定系统的控制方法做对比分析: 基于扰动观测器的滑模控制(DOBSM)[18]、二阶滑模控制(SOSM)[21]、全阶滑模控制(FSM)以及基于饱和函数的全阶滑模控制(Saturation-based full-order sliding-mode, FSM-Sat)[27], 其控制器主要设计参数如表1所示.x 1110−2x 1110−4x 11x 12x 13∥x 1∥在五种不同的控制方法对匹配和非匹配不确定性的补偿下, 不确定MIMO 系统输出变量均能够收敛至零, 如图3所示. 在图4中, 由于DOBSM 通常只可补偿时不变/慢时变型不确定性, 故系统输出的收敛精度不高; SOSM 方法下的系统输出变量 存在高频振动且收敛精度数量级仅为 ;通过对比FSM 和FSM-Sat 可知, 系统输出变量 在FSM 下收敛精度 明显高于FSM-Sat,也说明了FSM-Sat 在实现控制信号连续性的同时牺牲的是收敛精度; 而在FOTSM 控制下系统状态变量 的收敛精度较高, 说明本文所提的方法在保证控制信号连续的同时能够获得良好的控制精度. 相似的结论也可以在图5所示输出变量 、图6所示输出变量 以及图7所示输出变量的2-范数 的仿真结果中得出. 综上, 在非匹配不确10 期周铭浩等: 非匹配不确定MIMO 系统的分数阶终端滑模控制2231x 11x 12x 13定系统输出变量 、 和 的收敛精度方面,DOBSM 、SOSM 和FSM-Sat 的收敛精度不高, 而FSM 和FOTSM 具有相对较高的收敛精度.x 2x 2ref x 2x 2ref x 2x 2ref x 1f u (·)x 1u x 2ref x 2x 1x 2x 2ref f u (·)=0x 2FOTSM 方法下的系统非输出状态变量 收敛状态以及系统虚拟控制信号 的波形如图8所示, 系统非输出状态变量 实现了对虚拟控制信号 的精确跟踪. 本文结合反步法的控制思想,将可测非输出状态变量 看作为子系统的虚拟控制量 , 迫使系统的输出变量 对子系统中的非匹配不确定性 具有不变性, 进而 严格收敛到零; 再设计实际控制量 迫使虚拟控制量 跟踪状态变量 . 因此, 系统输出 可以收敛到零,而追踪 的虚拟控制量 需要补偿非匹配不确定性 , 因而状态变量 为非零信号. 由于x 21x 22非匹配不确定性的存在, 状态变量 和 仅能在有限时间内收敛到零附近的邻域.2−αx 2ref u 1−αu 五种不同控制算法的控制信号如图9所示, 可见只有FSM-Sat 和FOTSM 的控制信号是连续的,其他控制信号均呈现出高频的抖振. 饱和函数的加入虽然能够令FSM 控制信号连续, 但却牺牲了一定的控制精度. 而本文所提方法引入 阶分数阶积分, 使得虚拟控制信号 为连续平滑的信号, 同时, 含有虚拟控制信号一阶导数的实际控制信号 中存在切换控制项的 阶分数阶积分,使得 仍为连续信号. 五种控制方法的性能对比如表2所示. 因此, 本文对抖振的分析与仿真结果是相符合的. 在上述方法中, 只有所提出的FOTSM 能够在确保高控制精度的同时有效抑制抖振, 获得−D O B S M−−S O S M系统输出 x 1F S M−−F S M -S a tF O T S M时间 /sx 1图 3 五种不同控制方法的系统输出相量 x 1Fig. 3 System output under the five control methods系统输出 x 11−−−−−1 × 10−1 × 101 × 10−1 × 10−−−−x 11图 4 五种不同控制方法的系统输出相量 x 11Fig. 4 System output under the fivecontrol methods表 1 控制器主要设计参数Table 1 The design parameters of the controllers控制方法控制器参数DOBSM c 1=c 2=10,k 1=k 2=700l 1=l 2=10, SOSM c =60,k =2000FSM C 1=diag {60,60}C 2=diag {150,170}p =5,q =3 , , FSM-SatC 1=diag {60,60}C 2=diag {150,170}δ=1/8p =5,q =3, , , 2232自 动 化 学 报49 卷连续的控制信号.4 结论本文所设计的分数阶终端滑模控制方法通过设计虚拟控制量以补偿非控制信道中的非匹配不确定扰动, 再利用实际控制信号迫使非输出状态变量精确逼近无抖振平滑的虚拟控制量, 从而使得系统输系统输出 x 12−−−−−−−−−−−1 × 101 × 105 × 105 × 10x 12图 5 五种不同控制方法的系统输出相量 x 12Fig. 5 System output under the fivecontrol methods系统输出 x 13−−−−−− 1 × 10−1 × 101 × 10−1 × 101 × 10−1 × 101 × 10−1 × 105 × 10−5 × 10x 13图 6 五种不同控制方法的系统输出相量 x 13Fig. 6 System output under the fivecontrol methods系统输出 ||x 1||−0.50−0.500.20.40.60.81.00.50−0.500.20.40.60.81.00.50−0.500.20.40.60.81.00.50−0.50.20.40.60.81.00.50−0.50.20.40.60.81.00.0500.02500.060.0300.040.0201.5 1.7 1.9 2.1 2.3 2.51.51.71.92.12.3 2.51.5 1.71.92.12.32.51.51.71.92.12.32.51.51.71.92.12.32.51 × 105 × 1004 × 102 × 1000.646 s0.808 s0.306 s0.388 s0.391 s∥x 1∥图 7 五种不同控制方法的系统输出的2范数 ∥x 1∥Fig. 7 2-norm of system output under five methods1.00.50−0.5−1.01.00.50−0.5−1.0时间 /s系统状态变量 x 2 和虚拟控制量 x 2r e fx 2x 2ref 图 8 分数阶终端滑模控制下状态 和虚拟控制信号 x 2x 2refFig. 8 States and virtual control under FOTSM10 期周铭浩等: 非匹配不确定MIMO 系统的分数阶终端滑模控制2233m <n /2出能够收敛到零, 实现了对 型非匹配不确定MIMO 控制系统的高精度和强鲁棒控制. 所提出的控制策略解除了虚拟控制增益矩阵的右伪逆须存在的限制条件, 设计的自适应分数阶滑模切换律解决了由控制增益矩阵摄动引起的代数环问题, 在降低切换增益幅值的同时也获得了平滑的虚拟控制和实际控制信号. 最后, 仿真研究验证了本文所提出的控制方法的正确性和优越性.ReferencesYu X H, Feng Y, Man Z H. 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一类不确定分数阶混沌系统的自适应滑模控制
一类不确定分数阶混沌系统的自适应滑模控制曹晔;吴保卫【摘要】用自适应滑模控制方法镇定一类不确定分数阶混沌系统.首先设计一个含分数阶积分的滑模切换函数, 并通过分数阶稳定理论, 证明滑模动态方程的稳定性.然后利用对不确定项上界的估计, 构造参数自适应的滑模控制器, 在保证系统稳定的同时, 消弱系统中存在的抖振.最后以分数阶Genesio 系统和分数阶Chen系统为例进行仿真验证.结果表明, 该控制方法对参数摄动和外部扰动有较好的鲁棒性, 有效的降低了系统的抖振.%An adaptive sliding mode method is proposed to stabilize a class of uncertain fractional-order chaotic systems.The fractional-order integrator is designed introduced to obtain a novel sliding surface,and the sliding mode dynamic equation is demonstrated to stability by fractional stability theory.Then a suitable adaptive sliding controller is constructed by the estimation of the upper bound of uncertainties,which can guarantee system stability and weaken the chattering in the system.Finally the fractional-order chen system and fraction-order system are taken as an examples to simulate.The simulation results show that the proposed method provides the robustness to parametric perturbation and external disturbances,and minimizes the chattering problem in sliding mode control.【期刊名称】《纺织高校基础科学学报》【年(卷),期】2017(030)002【总页数】7页(P279-285)【关键词】分数阶混沌系统;自适应控制;滑模控制【作者】曹晔;吴保卫【作者单位】陕西师范大学数学与信息科学学院,陕西西安 710119;陕西师范大学数学与信息科学学院,陕西西安 710119【正文语种】中文【中图分类】TP273Abstract:An adaptive sliding mode method is proposed to stabilize a class of uncertain fractional-order chaotic systems.The fractional-order integrator is designed introduced to obtain a novel sliding surface,and the sliding mode dynamic equation is demonstrated to stability by fractional stability theory.Then a suitable adaptive sliding controller is constructed by the estimation of the upper bound of uncertainties,which can guarantee system stability and weaken the chattering in the system.Finally the fractional-order chen system and fraction-order system are taken as an examples to simulate.The simulation results show that the proposed method provides the robustness to parametric perturbation and external disturbances,and minimizes the chattering problem in sliding mode control.Key words:fractional-order chaotic system;adaptive control;sliding mode control混沌是20世纪继相对论和量子力学后物理学中最伟大的发现之一,被国际上誉为20世纪物理学的第三次革命.由于其在工程技术上的重大研究价值,混沌控制作为混沌应用的关键环节已成为当今的研究热点[1-4].随着分数阶微积分的不断发展,其在物理学和工程学领域应用的研究引起广泛的关注[5-6].整数阶微积分是分数阶微积分理论的特例,整数阶混沌系统都是对实际混沌系统理想化处理.分数阶混沌系统在保密通信、信号处理和系统控制等领域比整数阶混沌系统有更突出的应用前景,因此分数阶混沌系统的研究备受重视.分数阶混沌系统的控制方法有线性反馈法[7],自适应Backstepping法[8],脉冲控制[9],自适应控制法[10]等.在实际应用中经常存在建模误差、测量误差、结构变化、环境噪声等因素,这些因素造成的不确定性和外部干扰都是不可避免的,因此研究不确定分数阶混沌系统有着重要的实际意义.文献[11]基于分数阶Lyapunov稳定性理论,设计模糊自适应控制器实现对带有非对称控制增益的不确定分数阶混沌系统的控制.文献[12]基于分数阶稳定性理论和自适应控制方法,设计非线性控制器和参数自适应律,实现参数不确定分数阶混沌系统的错位延时投影同步.滑模变结构控制是一种特殊的非线性控制策略,其可以根据当前的状态不断改变,迫使系统按照预定的滑动模态的状态轨迹运动.在此过程中,系统参数的摄动和外部的干扰不会对系统状态产生影响,因此有很强的鲁棒性,这为解决不确定系统提供新思路[13].文献[14-16]设计了相似的滑模控制器镇定一系列分数阶混沌系统,但缺少对所涉及滑面的性能分析,无法保证到达滑面后闭环系统的稳定性,这点在文献[17-18]中已被指出.文献[18-19]在系统不确定项满足范数有界的情况下,使用滑模控制的方法实现对一类不确定分数阶混沌系统的镇定,但需要知道不确定项范数的上界,如何在上界未知的情况下控制分数阶混沌系统仍然需要进一步研究.针对含有不确定项的分数阶混沌系统,文中设计一种新的含有分数阶积分的滑模面,并给出滑模面参数具体求解方法,使到达滑模面后的闭环系统渐近稳定,同时用自适应法对不确定项范数的上界进行估计.为解决滑模控制抖振问题,设计参数自适应的趋近律,在保证系统轨迹可以有限时间内到达滑模面的同时有效降低控制器的抖振,提升系统的动态性能.考虑下面的α阶不确定混沌系统2.1 滑模面设计特别设计如下形式的滑模面切换函数根据假设1矩阵对(A,B)可控可得又因为η(t)渐近趋于零,一定存在合适的C1保证系统(4)渐近稳定,同时x2(t)也渐近收敛到零.如下定理1将讨论参数矩阵C1的选取.2.2 滑模控制律设计控制的任务是设计合适的滑模变结构控制律,使系统(2)到达滑模面(3)并在滑模面上渐近稳定.当系统处于滑模面上时,切换函数及其导数[23]满足为了消除滑模控制器的抖振,选取切换控制ur(t)=-B-11σ(t)sgn(S(t)),其中σ(t)为趋近增益,满足自适应率其中参数μ>‖B1‖,r(t)是^r的估计值,并且自适应率满足r(t)=μλ1‖S (t)‖1,λ1>0.定理2 对系统(2),在滑模面切换函数(3)和自适应滑模控制律(10)的作用下,系统(2)可以收敛到滑面S(t)=0.其中r是很小的正数.将提出的自适应滑模控制方法应用于含有不确定项的分数阶Genesio系统、分数阶Chen系统来验证所提出方法的可行性和有效性.例1 考虑带有输入和不确定项的分数阶Genesio系统对应表达式(2)中的形式,则有其中=0.2|S(t)|r=0.15|S(t)|.图2表示在自适应滑模控制律(15)作用下系统(13)的状态响应,图3表示在基于等速趋近律的滑模控制u2(t)=6x1(t)+1.908 1x2(t)-0.153 6x3(t)-x12(t)-sgn(S(t))作用下的状态响应.对比可见在本文设计的形如式(10)的自适应滑模控制律作用下,系统对参数摄动和外部扰动有较好的鲁棒性,并且极大程度上降低系统抖振.例2 考虑带有输入和不确定项的分数阶Chen系统当初值为x(0)=[-9 -5 14]T,u=0时,系统(16)的混沌吸引子如图4所示.选取C1=,则对应于式(3),式(10)的滑模面和自适应滑模控制律的设计为其中=0.3(|S1(t)|+|S2(t)|),r1=0.3(|S1(t)|+|S2(t)|)=0.1(|S1(t)|+|S2(t)|)=0.1(|S1(t)|+|S2(t)|).仿真结果见图5~6,系统(16)在控制器(18)作用下的状态响应曲线如图5所示,滑模面曲线如图6所示.这表明在本文设计的滑模控制律的作用下系统可在有限时间内到达滑模面并在滑模面上渐近稳定.提出一种新的含分数阶积分的滑模面,用自适应滑模控制策略去控制一类分数阶混沌系统,该系统不确定项上界未知.这种控制方法使得从任意初始条件出发的混沌系统有限时间内趋近滑模面;结合分数阶稳定理论得到滑模面稳定的充要条件,确保不确定混沌系统的鲁棒稳定性.该控制器设计简单,且适应于一般的分数阶混沌系统.最后以分数阶Gensio系统和分数阶Chen系统为例进行仿真,仿真结果表明,该方法响应速度快,降低抖振,且鲁棒稳定性良好.【相关文献】[1] DITTO W L,RAUSEO S N,SPANO M L.Experimental control of chaos [J].Physical Review Letters,1990,65(26):3211.[2] OTT E,GREBOGI C,YORKE J A.Controlling chaos[J].Physical Review Letters,1990,64(11):1196.[3] CHEN Shihua,LYU Jinhu.Synchronization of an uncertain unified chaotic system via adaptive control[J].Chaos,Solitons &Fractals,2002,14(4):643-647.[4]杨叶红,肖剑,马珍珍.一个新分数阶混沌系统的同步和控制[J].山东大学学报(理学版),2014,49(2):76-88.YANG Yehong,XIAO Jian,MA Zhenzhen.Synchronization and control of a novel fractional-order chaotic system [J].Journal of 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M 11 M 12 M 21 M 22
T
- B1B2
Im
R
n× n
正定的充要条件为
0
e
( 9)
M 11 > 0, M 22 - M 12 M 11 M 12 > 0
- 1
使得误差系统式 ( 7 ) 变为
z1 z2
或
z1 z2
=
A 11 ( n - m ) ×( n - m ) A12 ( n - m ) × m A 21m ×( n - m ) A22m × m
+ T
1 T T y E Ey ε
( 19 )
( t) , s ( e) > 0 ( t) , s ( e) < 0
- 1
对任意向量 x, y 和常数 ε > 0 成立 , 其中 D 和 E 是 适当维数常矩阵 引理 3 ( Schur补定理 ) 矩阵 M =M =
T
( 8)
设 B = [B 1 B 2 ] ,且 det (B 2 ) ≠0,则存在非奇异变换
[3]
( 1)
其中 : x = ( x1 , x2 , …, xn ) ∈ R 是状态向量 , A ∈
R
是常数矩阵 , Δ A ( t) 表示参数摄动矩阵 , f ( x ) :
n
、 反馈控制法
[7]
[ 4, 5 ]
、 自适应同步法
[ 9, 10 ]
[6]
、 基于神经
R →R 是驱动系统的非线性部分
e = ( A +Δ A ( t) ) e + f ( y ) - f ( x ) + u ( t) ( 3)
其混沌同步控制问题就是寻找一个合适的控制输 入 u ( t) , 使得响应系统输出跟踪上驱动系统输出 , 即
t→∞
lim ‖e‖ = ‖y - x ‖ = 0
( 4)
其中 ‖・‖ 表示向量的 Euclid 范数 .
2008 2 09 2 04 收到第 1 稿 , 2008 2 09 2 28 收到修改稿 . 3 国家自然科学基金项目 ( 60774017) ,扬州大学自然科学基金资助项目 ( KK0513109, 2006CXJ005)
第 4期
胡冯仪等 :基于主动滑模控制实现一类含有非匹配不确定混沌系统的同步
T
2008 年第 6 卷
2
把 ( 24 ) 式和 ( 25 ) 式代入 ( 23 ) 式 , 可得
V ≤z1 [ P ( A11 + A12 C ) + ( A11 + A12 C ) P +
2 - 1 T ε P +ε I +ε 1μ 1 2 PD 2 D Pz 1 + - 1 T T ε 2 z 1 ( E2 C ) E2 C ] z 1
其中 : y = ( y1 , y2 , …, yn ) ∈ R 是状态向量 , A ∈
R
是常数矩阵 , f ( y ) : R →R 是响应系统的非线
T n 性部分 , u ( t) = ( u1 ( t) , u2 ( t) , …, un ( t) ) ∈R 是
控制输入 若令误差向量 e = y - x, 则误差系统可表示为
2 主动控制器的设计
把式 ( 3 ) 写成以下形式
e = ( A +Δ A ( t) ) e + f ( x, y ) + u ( t) ( 5)
其中 : F ( x, y ) = f ( y ) - f ( x ) 根据主动控制思想 , 控制输入 u ( t) 消除误差系统 中的非线性部分 , 可设计如下控制输入
第 6 卷第 4 期 2008 年 12 月 1672 2 6553 /2008 /06 ⑷ /316 2 6
动力学与控制学报
JOURNAL OF DYNAM ICS AND CONTROL
Vol . 6 No. 4 Dec. 2008
基于主动滑模控制实现一类含有非匹配 3 不确定混沌系统的同步
胡冯仪 郑永爱 马明
( A11 + A12 C ) P + P ( 43;ε 1μ 2 PD 2 D 2 P +ε 2 I ( A11 + A12 C ) P + P ( A11 + A 12 C ) +ε P +ε 1μ 2
2 x D F ( t) Ey Φεx DD x +
T T T
式中 , B ∈ R
n× m
是控制增益 , 且满足 ( A, B ) 可控 ,
m
rank [B , Δ A ( t ) ] ≠ rank [ B ], B 为列满秩 , 即 rank ( B ) = m , w ( t) ∈R 为重新设定的控制输入且满足 w ( t) = w w
F1 ( t) F1 ( t) Φ I, F2 ( t) F2 ( t) Φ I
T T
( 22 )
式中 , P 为对称正定矩阵 对 V1 关于时间 t求导得
V 1 = z1 P z1 + z1 Pz1 = z1 [ P ( A11 + A12 C ) + ( A11 +
T T Δ A 12 C ) P ] z1 + 2 z1 P A11 ( t) z1 + T ΔA12 ( t) Cz1 2 z1 P T
T 2 - 1 T ε μz1 P z1 +ε 1 z 1 z 1
式中 , C ∈R
m ×( n - m )
为待确定常系数矩阵 , Im 是 m ×
( 16 )
m 单位矩阵 , 当误差系统到达滑模面时 , s = 0, 可得 z2 = Cz1
( 24 )
2
式中 ,μ = ‖D 1 ‖ ・‖E1 ‖
2
引理 1 x, y 为适当维数的实向量 , 对于任意 r > 0, 有
- 1 T T T T ε ε 2 z 1 ( E2 C ) E2 Cz 1 ≤ 2 z 1 PD 2 D 2 Pz 1 + - 1 T T ε 2 z 1 ( E2 C ) E2 Cz 1
( 25 )
318
动 力 学 与 控 制 学 报
2 1
<0
即
z1 = ( A11 +Δ A11 ( t) ) z1 + ( A12 +Δ A12 ( t) ) z2 ( 11 ) z2 = ( A21 +Δ A 21 ( t) ) z1 + ( A22 +Δ A22 ( t ) ) z2 + B 2 w ( t) ( 12 )
( 21 )
可使得滑动模态方程 ( 17 ) 是稳定的 , 即滑模面是 稳定的 . 证明 : 选取如下 Lyapunov函数
T T T ΔA11 ( t ) z1 Φ ε Δ 2 z1 P A11 ( t ) Δ A11 ( t ) Pz1 + 1 z 1 P
选取滑模面函数
s = [ - C Im ] z = - Cz1 + z2 ( 15 )
- 1 T T T ε 1 z 1 z 1 =ε 1 z 1 P ( D 1 F1 ( t ) E1 ) ( D 1 F1 ( t ) E1 ) Pz 1 + - 1 T T 2 2 - 1 T ε ε 1 z 1 z 1 ≤ 1 z 1 P ‖D 1 ‖ ・‖ E1 ‖ Pz 1 +ε 1 z 1 z 1 =
(A11Q +A12 Y) +A11Q +A12 Y + ε μI Q D2 (E2 Y) 1
T T
Δ Δ A 21 ( t) m ×( n - m ) A 22 ( t) m × m
w ( t)
Q D2 E2 Y
T
ε 2 0 0 1 I ε 0 2 0 2 I ε 0 0 2 2I
( 13 )
式中 , k1 , k2 > 0, , D 1 、 D2 、 E1 、 E2 为相应维数的常数
( 14 )
・
T
T
T
( 23 )
3 滑模控制设计
3. 1 基于 LM I设计滑模面
T 使用引理 1 和引理 2, 和 F1 ( t) F1 ( t) Φ I, F2 ( t) F2
( t) Φ I
(扬州大学信息工程学院 ,扬州 225009)
摘要 讨论了一类非匹配不确定混沌系统的同步问题 . 基于主动控制思想 ,提出了一种主动滑模控制策略 , 使得从任意初始条件出发的不确定混沌系统在有限时间内到达滑模面 . 利用线性矩阵不等式 ( LM I) 技术设 计了一个鲁棒稳定的滑模面 ,以降低非匹配不确定对系统的影响 . 给出了线性矩阵不等式形式的稳定滑模 面存在的充分条件 . 通过对 R ssler系统的同步仿真 ,验证了该方法的可行性 . 关键词 主动滑模控制 , 非匹配不确定性 , 线性矩阵不等式 , 同步
V1 ( z1 ) = z1 Pz1
T
假设 1 非匹配不确定矩阵满足 Δ A11 ( t) = D 1 F1 ( t) E1 ,Δ A12 ( t) = D 2 F2 ( t) E2 , Δ ΔA22 ( t) ‖Φ k2 ‖ A21 ( t) ‖Φ k1 , ‖ 矩阵 , 且 F1 ( t) , F2 ( t)满足
317
u ( t) = Bw ( t) - F ( x, y )
( 6) ( 7)
式 ( 5 )可重新写成
e = ( A +Δ A ( t) ) e + Bw ( t)
2 x y ≤ rx x +
T
T
1
r
y y
T
T