离散时间线性多变量系统的最优跟踪控制方法研究

具有解耦性能的离散时间线性多变量系统最优跟踪控制 一、跟踪控制概述 跟踪控制是控制领域的两个典型问题之一，相比于镇定问题，跟踪控制更加困难。这是因为镇定只需要在系统的状态或输出受到干扰而偏离原平衡状态时，施加控制作用，使得系统状态或输出恢复到原平衡状态即可，而跟踪控制问题要求系统的状态或输出能够跟随任意参考输入。 二、跟踪控制方法分类 跟踪控制器的设计方法主要分为两类，一类是追求跟踪误差渐近收敛的常规跟踪控制方法，另一类是兼顾跟踪误差和整体性能的最优跟踪控制方法。常规跟踪控制方法通过反馈实现调节，利用前馈使得系统状态跟踪参考输入。 三、常规跟踪控制方法的缺陷 常规跟踪控制方法基于零极点对消原理，如果系统存在不可对消的不稳定零点，会导致闭环系统输出产生相移和增益误差。 四、多速率前馈跟踪控制方法 文献[4-5]提出了一种多速率前馈跟踪控制方法，使得存在不稳定零点的线性系统能够完全跟踪参考输入。 五、鲁棒自适应反步跟踪控制方法 文献[6]针对一类具有不确定动态的回滞非线性系统，提出了一种鲁棒自适应反步跟踪控制方法，该方法将整个非线性系统划分为多个子系统，对每个子系统进行设计，直到倒推至系统输入。 六、鲁棒自适应跟踪控制方法 文献[7]针对一类模型未知的严反馈的单输入单输出非线性系统，通过引入动态表面控制技术和最小学习参数方法来解决传统反步法带来的复杂度爆炸问题，提出了一种鲁棒自适应跟踪控制方法，使得系统能够跟踪任意参考输入。 七、鲁棒自适应模糊控制方法 文献[8]针对一类含有外部干扰和建模不确定性的非线性多输入多输出系统，将模糊控制方法与反步法相结合，设计鲁棒自适应模糊控制器，保证系统输出信号一致有界并能收敛到参考输入附近。 八、基于输出跟踪误差的自适应模糊控制方法 文献[9]提出一种基于输出跟踪误差的自适应模糊控制方法，设计带有模糊观测器的模糊控制器，来减小未知非线性系统的跟踪误差。 九、最优跟踪控制方法 最优跟踪控制方法可以通过最小化二次型性能指标，一方面使系统跟踪误差渐近收敛，另一方面使系统获得最优性能。 十、结论 本文对具有解耦性能的离散时间线性多变量系统最优跟踪控制进行了综述，讨论了常规跟踪控制方法的缺陷和局限性，并介绍了多速率前馈跟踪控制方法、鲁棒自适应反步跟踪控制方法、鲁棒自适应跟踪控制方法、鲁棒自适应模糊控制方法和基于输出跟踪误差的自适应模糊控制方法等多种跟踪控制方法。