基于采样量化降维观测器的切换非线性系统非周期触发预定性能控制OA

针对具有未知控制方向和任意切换信号的切换非线性系统,研究了非周期事件触发输出反馈预定性能控制问题。首先基于采样量化输出,给出一种新的模型依赖的降维神经网络量化观测器来估计不可测状态,降低了系统观测成本。其次,提出一种新的依赖切换信号的非周期事件触发策略,该策略克服了现有文献中控制器与对应子系统同步切换的假设,也成功避免了常规触发机制中因子系统与匹配控制器异步运行对系统稳定性造成的不利影响。通过递归设计得到的输出反馈控制器保证了闭环系统的所有变量在任意切换下的一致有界性,并且系统的跟踪误差信号轨迹收敛到原点附近尽可能小的预定范围,实现了对具有未知控制方向的切换非线性系统的任意切换输出反馈控制。最后,仿真分析的结果验证了本文所提方法的正确性和有效性。