[发明专利]一种n阶混合非线性系统的协同控制方法及控制系统

说明书

为了解决现有技术对n阶非线性系统带有混合阶对象控制效果不好的问题，本发明提供一种n阶混合非线性系统的协同控制方法及控制系统，属于机电系统协同控制领域。本发明包括：建立被控n阶混合非线性系统的n阶模型，n为大于2的正整数；获取各被控n阶混合非线性系统的n阶同步跟踪误差及滑模跟踪误差；建立混合n阶神经网络估计模型，根据该模型及获取的滑模跟踪误差，获取神经网络自适应律，用于对n阶混合非线性系统模型中的动力学参数进行估计；根据建立的n阶模型，结合同步跟踪误差、滑模跟踪误差和神经网络自适应律，获取分布式混合n阶协同控制律，并根据获取的控制律获得各被控n阶混合非线性系统的控制量。

技术领域

本发明涉及一种协同控制技术，特别涉及一种n阶混合非线性系统的协同控制方法、控制系统及存储设备，属于机电系统协同控制领域。

背景技术

多智能体协同控制技术来源于自然界中某些动物的协同运动现象，其主要包括一致性控制、编队控制、估计及优化等研究方向。其中一致性涉及的是各智能体在协同一致性控制律的作用之下达到某种平衡或一致的控制问题。一致性控制主要包含一致性调节问题和一致性跟踪问题。其中，一致性调节涉及的是各智能体根据各自的初始状态达到一种未预定的平衡状态，也叫无领导者一致性。而在一致性跟踪问题中存在一个真实或者虚拟的领导者作为信号参考，其他多智能体对其进行协同跟踪或者同步。在现有机电系统的协同控制中，主要是将被控机电系统考虑为完全相同的被控对象，不仅阶数完全相同而且动力学和运动学参数也相同。这种考虑在实际中并不合理，因为没有两个完全相同的被控机电系统并且不同的机电系统有可能具有不同的阶数。另外在实际中，考虑到机械传动、负载波动、老化和磨损等因素，被控对象的控制系数通常是时变、非线性的。综上所述，现有相同阶n阶系统协同控制方法已经不能满足当今复杂n阶混合系统的控制需要。

发明内容

本发明为了解决现有技术对n阶非线性系统带有混合阶对象控制效果不好的问题，本发明提供一种n阶混合非线性系统的协同控制方法及控制系统。

本发明的一种n阶混合非线性系统的协同控制方法，所述方法包括如下步骤：

S1、建立被控n阶混合非线性系统的n阶模型，n为大于2的正整数；

S2、获取各被控n阶混合非线性系统的n阶同步跟踪误差；

S3、根据获取的同步跟踪误差，获取各被控n阶混合非线性系统的n阶滑模跟踪误差；

S4、建立混合n阶神经网络估计模型，根据该模型及获取的滑模跟踪误差，获取神经网络自适应律，用于对n阶混合非线性系统模型中的动力学参数进行估计；

S5、根据建立的n阶模型，结合同步跟踪误差、滑模跟踪误差和神经网络自适应律，获取分布式混合n阶协同控制律，并根据获取的控制律获得各被控n阶混合非线性系统的控制量。

优选的是，所述S5中的分布式混合不同阶协同控制律为；

u_i表示对第i个被控n阶混合非线性系统的控制量，表示第i个被控n阶混合非线性系统的控制参数m_i的估计值，r_i表示第i个被控n阶混合非线性系统的n阶滑模跟踪误差，c表示控制比例增益参数，e_k+1,i表示第i个被控n阶混合非线性系统的k+1阶同步跟踪误差，Λ_k表示滑模系数，φ_i表示神经网络中被控n阶混合非线性系统的基函数值，表示神经网络中被控n阶混合非线性系统的权重的估计值，d_i表示第i个被控n阶混合非线性系统的入度，b_i表示第i个被控n阶混合非线性系统与领导者的连接权值。

优选的是，所述神经网络自适应律为：

p_i表示通讯拓扑权值，F_i表示神经网络自适应增益，κ_i表示神经网络比例增益。