[发明专利]一种饱和非线性系统智能抗扰控制方法

权利要求书

1.一种饱和非线性系统智能抗扰控制方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：建立分布式服务器，在分布式服务器中建立模型建立服务器、神经网络服务器、扩张状态观测服务器、非线性系统控制服务器和客户端；

步骤2：模型建立服务器采集非线性系统的系统状态η和每个动态通道总的时变扰动q_i(t)，并通过以下公式建立非线性系统模型：

y_o＝η₁；

其中，为与矢量相关的未知非线性函数，T表示矩阵的转置，i表示动态通道，i取值为i＝1，...，n，n表示动态通道的数量，t表示时间变量，y_o为系统输出，α为饱和非线性系统的实际输入，η表示η的一阶微分值；

根据以下公式计算饱和输入u(α)：

其中，和u分别为饱和输入u(α)的已知上界和下界；

在非线性系统控制服务器中输入期望的光滑指令y_d；

建立一组指令滤波器对光滑指令y_d进行滤波，指令滤波器的模型如下：

其中，x_j1和x_j2为每个指令滤波器的状态，j＝1，...，n-1；

若输入信号φ_j满足以及和为正常数，且还满足x_j1(0)＝φ_j(0)以及x_j2(0)＝0，那么存在正常数0＜r_fj＜1、r_cj以及Δ_cj使得|x_j1-φ_j|≤Δ_cj以及和始终有界，i＝1，...，n，j＝1，...，n-1；

步骤3：在神经网络服务器中建立径向基神经网络，并对非线性系统模型遭受的未知非线性动态进行估计，其估计公式如下：

其中，是未知非线性函数的估计值，表示径向基函数，为有界的常值理想权值矩阵，其中N和N₂分别为输入层和隐层的神经元的数量，i＝1，...，n；

步骤4：扩张状态观测服务器结合径向基神经网络建立扩张状态观测器，并对非线性系统的匹配和非匹配时变外干扰进行估计；

步骤5：在非线性系统控制服务器中建立基于径向基神经网络和扰动前馈补偿的非线性系统控制器，具体包括如下步骤：

步骤S1：定义一组跟踪误差e以及误差补偿信号z，其计算公式如下：

e₁＝η₁-y_d，e_p＝η_p-φ_p-1，c

z₁＝e₁-ζ₁，z_p＝e_p-ζ_p；

其中，φ_p-1，c为输入为虚拟控制函数φ_p-1的指令滤波器的输出信号，p＝2，..，n，c表示滤波值变量；

补偿滤波误差以及输入饱和影响的信号ζ由以下公式生成：

ζ_j＝-k_jζ_j+ζ_j+1+(φ_j，c-φ_j)

ζ_n＝-k_nζ_n+Δu；

其中k为正反馈增益，Δu＝u(α)-α；

步骤S2：根据以下公式计算虚拟控制函数φ₁：

其中，η_δi扩张的状态变量，δ代表估计误差；

步骤S3：根据以下公式计算虚拟控制函数φ_l：

其中，l＝2，...，n-1；

步骤S4：根据以下公式计算实际的实际输入α：

步骤6：非线性系统控制服务器选取径向基神经网络权值参数的初始值及自适应律矩阵Υ_i的值，并调节参数ω_oi、k_i、λ_i、g_i、h_i、r_fj和r_cj的值，使输出y_o＝η₁准确地跟踪光滑指令y_d，并生成跟踪曲线图；

步骤7：客户端调取跟踪曲线图，并通过显示屏展示给用户。