基于SSM自适应灌溉监测系统的研究与设计

这是一篇关于灌溉监测,SSM框架,自适应控制,ZigBee的论文, 主要内容为我国传统的农业灌溉过程存在水资源滥用与浪费,其灌溉用水有效利用系数仅为0.53。目前我国灌溉技术大部分仍然为人工灌溉,无法有效地节省灌溉水资源;而且传统的灌溉监测系统扩展性不强导致用户后期很难对系统进行功能模块扩展。因此急需设计出一种能够实时显示灌区环境因子且能够根据采集的土壤墒情对作物进行适时适量灌溉的灌溉监测系统。本文构建了果园环境监测与自适应灌溉于一体的基于SSM(Spring、SpringMVC、MyBatis)框架自适应灌溉监测系统。该系统一方面能够通过对环境因子多通道采集实现对灌区环境的监测,并可以根据灌区土壤墒情以及作物的所需土壤含水量在自适应灌溉模式下,对灌溉系统进行自动的智能化控制,实现对作物按需灌溉,确保作物保持适宜的土壤含水量,有效地减少了灌溉用水的浪费;另一方面,该系统上位机部分采用SSM框架的B/S(Browser/Server)模式,灌溉环境因子能够实时以Web形式在PC终端显示,方便用户后期对该灌溉监测系统进行功能模块扩展,使得该灌溉监测系统更加个性化。其主要工作如下:(1)设计一种稳定、实时且适用于复杂地形作物灌溉的自适应灌溉模式。引入了自适应PID控制策略,以隔膜泵为控制对象,作物所需的土壤含水量为输入,反馈量为土壤实时含水量,实现灌溉系统闭环控制。自适应控制系统可以不断的对控制系统进行修正,即根据灌区环境的变化自动地调整PID的三个参数值,实现了农作物的适时和适量的精准灌溉,实现在作物缺水时进行灌溉,不缺水或者下雨时停止灌溉,有效地减少了灌溉用水的浪费。试验表明,自适应灌溉模式相对于定时灌溉模式和人工灌溉模式,能够始终保证作物适宜的土壤含水量。(2)结合当前最流行的B/S架构、SSM框架、MVC(Model View Controller)设计模式,而传统的模式往往会因为承担过多功能造成扩展性较差,部署繁琐,后期难以进行维护,本文根据系统的功能要求,并给出了SSM框架的配置方案、设计相应的数据库表以及核心模块。使得系统各部分功能模块化,便于用户后期维护和功能模块扩展。同时经过测试证明系统能够稳定运行,具有较好的用户体验。(3)在传统无线灌溉系统中引入了ZigBee-WiFi网关进行远程管理,提高了数据吞吐量,扩大了监测面积,实现了区域多点联动。试验验证了ZigBee-WiFi网关比ZigBee-GPRS网关通信性能更优越,其丢包率在100m内低于10%,且ZigBee-WiFi网关在发送数据时瞬间工作电流比ZigBee-GPRS网关低30mA。(4)优化服务器Tomcat性能,经过与优化前Tomcat服务器的默认配置的对比,平均响应时间降低至7ms,显著地增加了QPS的值,提高了灌溉监测系统的实时性。

污水处理自适应模糊控制系统的设计与实现研究

这是一篇关于污水处理,模糊控制,自适应控制,计算机控制,微生物处理的论文, 主要内容为污水处理直接关系到工农业生产和人民群众的生存环境，本文在分析了生物膜法和厌氧生化法废水处理的基本机理及模糊控制器设计理论的基础上，针对某厂的综合污水处理系统，设计和实现了污水处理自适应模糊控制系统。污水处理系统的处理效果与污水的流量，浓度，温度等因素有关，具有大时滞、强干扰、强非线性的特性，常规控制方法难以收到好的控制效果。本文将现代检测技术，计算机控制技术和模糊控制理论相结合，设计和实现的自适应模糊计算机控制系统应用于污水处理控制系统中，实现了对污水PH值，BOD，温度，浊度等参数的监测和控制，收到了较好的控制效果。本系统控制算法上采用自适应模糊控制算法，具有在运行状态在线改进控制决策的特点，稳定性及鲁棒性良好，提高了污水处理的整体效益，降低了污水处理成本，具有一定的推广应用价值。

基于SSM自适应灌溉监测系统的研究与设计

这是一篇关于灌溉监测,SSM框架,自适应控制,ZigBee的论文, 主要内容为我国传统的农业灌溉过程存在水资源滥用与浪费,其灌溉用水有效利用系数仅为0.53。目前我国灌溉技术大部分仍然为人工灌溉,无法有效地节省灌溉水资源;而且传统的灌溉监测系统扩展性不强导致用户后期很难对系统进行功能模块扩展。因此急需设计出一种能够实时显示灌区环境因子且能够根据采集的土壤墒情对作物进行适时适量灌溉的灌溉监测系统。本文构建了果园环境监测与自适应灌溉于一体的基于SSM(Spring、SpringMVC、MyBatis)框架自适应灌溉监测系统。该系统一方面能够通过对环境因子多通道采集实现对灌区环境的监测,并可以根据灌区土壤墒情以及作物的所需土壤含水量在自适应灌溉模式下,对灌溉系统进行自动的智能化控制,实现对作物按需灌溉,确保作物保持适宜的土壤含水量,有效地减少了灌溉用水的浪费;另一方面,该系统上位机部分采用SSM框架的B/S(Browser/Server)模式,灌溉环境因子能够实时以Web形式在PC终端显示,方便用户后期对该灌溉监测系统进行功能模块扩展,使得该灌溉监测系统更加个性化。其主要工作如下:(1)设计一种稳定、实时且适用于复杂地形作物灌溉的自适应灌溉模式。引入了自适应PID控制策略,以隔膜泵为控制对象,作物所需的土壤含水量为输入,反馈量为土壤实时含水量,实现灌溉系统闭环控制。自适应控制系统可以不断的对控制系统进行修正,即根据灌区环境的变化自动地调整PID的三个参数值,实现了农作物的适时和适量的精准灌溉,实现在作物缺水时进行灌溉,不缺水或者下雨时停止灌溉,有效地减少了灌溉用水的浪费。试验表明,自适应灌溉模式相对于定时灌溉模式和人工灌溉模式,能够始终保证作物适宜的土壤含水量。(2)结合当前最流行的B/S架构、SSM框架、MVC(Model View Controller)设计模式,而传统的模式往往会因为承担过多功能造成扩展性较差,部署繁琐,后期难以进行维护,本文根据系统的功能要求,并给出了SSM框架的配置方案、设计相应的数据库表以及核心模块。使得系统各部分功能模块化,便于用户后期维护和功能模块扩展。同时经过测试证明系统能够稳定运行,具有较好的用户体验。(3)在传统无线灌溉系统中引入了ZigBee-WiFi网关进行远程管理,提高了数据吞吐量,扩大了监测面积,实现了区域多点联动。试验验证了ZigBee-WiFi网关比ZigBee-GPRS网关通信性能更优越,其丢包率在100m内低于10%,且ZigBee-WiFi网关在发送数据时瞬间工作电流比ZigBee-GPRS网关低30mA。(4)优化服务器Tomcat性能,经过与优化前Tomcat服务器的默认配置的对比,平均响应时间降低至7ms,显著地增加了QPS的值,提高了灌溉监测系统的实时性。

间歇性网络传输下遥操作系统的同步控制

这是一篇关于遥操作系统,同步控制问题,自适应控制,间歇性通信,不规则时延的论文, 主要内容为近年来,遥操作机器人系统备受关注,主要由于其在太空探索、军事、医疗、灾难救援和核电站操作等多个领域的广泛应用。遥操作系统通常由一个人类操作的主机器人和一个执行实际任务的从机器人组成,两个机器人之间通过高效的通信网络进行信息交流和传输,从而实现远程控制和操作。这种操作方式能够有效地避免人类直接面对危险环境。然而,在长距离网络传输过程中,通信时延是一个不可避免的问题。现有大多数研究往往只考虑了连续通信时延的情况,忽略了通信信道存在的不规则延迟和可能的数据丢失等实际问题。而且这些研究都要求很强的时延假设,不符合实际中尤其恶劣环境中的遥操作系统的网络条件。本篇论文以间歇性网络传输下的单主-单从/多从遥操作系统为研究对象,旨在针对间歇性数据传输的约束网络问题,设计了一种自适应控制算法,以保证系统的同步。在间歇性网络传输下,通信信道存在着不规则的时延和可能的丢包等问题,从而导致数据交换在时间上是间歇性的,这使得系统稳定性分析变得异常困难,至今未得到很好的解决。因此,本文的研究重点在于如何应对这些弱假设通信条件,并设计出适应性强、能够应对间歇性通信问题的控制算法,从而提高间歇性网络传输下的遥操作系统的性能。论文的主要研究工作如下:(1)针对间歇性网络传输下的带有未知参数的单主-单从/多从遥操作机器人系统的同步问题,本文提出了一种自适应控制策略。该策略旨在通过在线估算未知参数并进行动态调整,以实现闭环系统的性能要求并减少不确定性的影响。而且,在控制器的设计中,直接力反馈的引入能够有效避免过多的阻尼传递给操作者,同时也避免了自适应控制将人力当作“外部干扰”进行处理。通过采用本研究所提出的控制策略,可以有效地提高遥操作机器人系统的同步性能。(2)以间歇性网络传输下的单主-单从遥操作机器人系统为控制对象,设计了一种全新的动态事件触发方法,该方法不仅能够显著增加事件发生时间的间隔长度,而且还能提高系统的性能。设计的控制算法实现了单主-单从遥操作系统的一阶无限可操作性以及在每一个事件触发时刻的静态力反射,从而显著提升了系统的透明性。此外,本文所提出的事件触发机制也可用于单主-多从遥操作系统中,以降低控制器的更新频率,达到减少计算资源消耗的目的。(3)为了解决单主-多从遥操作机器人系统中间歇性网络传输带来的同步控制问题,本文提出了基于虚拟模型和动态补偿器的分布式自适应控制算法,实现了所有子系统的同步。相比较于传统的同步控制方法,本文基于遥操作系统中机器人之间的间歇性数据交换提出的方法要求更宽松的网络条件,不仅能提高系统的同步性和控制精度,基于事件触发机制还能够降低通信成本和计算能耗。

高阶下三角系统的复合学习自适应控制

这是一篇关于高阶严格反馈系统,动态面控制,参数估计误差重构机制,参数精确估计,自适应控制的论文, 主要内容为相较于传统的构造性自适应控制着重关注系统稳定性,复合学习自适应控制不但关注系统的稳定性,而且通过复合学习机制,实现未知参数的精确估计,从而提高系统稳定性和性能。本文将研究高阶全驱系统的复合学习自适应控制,由简单到复杂,分别探讨含有线性参数化不确定性、含有外部扰动、含有时变不确定参数的情形。研究了带有线性参数化不确定性的高阶严格反馈非线性系统复合学习自适应控制问题。根据系统的状态、控制输入和估计参数初始值构造参数估计误差重构机制。然后利用参数估计误差重构机制所得到的参数估计误差信息以及系统的状态、参考输入等已知量构造参数自适应律。进而根据动态面控制方法,通过将每个高阶子系统视为一个整体同时引入一系列一阶低通滤波器进行控制设计,得到相应的复合学习自适应控制器,最终实现系统稳定和参数精确估计。在有外界干扰的情况下,研究了带有线性参数化不确定性的高阶严格反馈非线性系统复合学习自适应控制问题。通过设计扰动观测器对外部干扰进行线性参数化转换,接着用扰动观测器的输出代替原系统中的外部扰动,并从中提取出新的未知参数,与原系统的未知参数整合成一个新的待估计参数整体。基于并行学习技术,根据历史堆栈中系统的历史数据(状态、控制输入)和估计参数初始值构造带有遗忘因子滤波器的参数估计误差重构机制。进一步利用参数估计误差重构机制所得到的历史参数估计误差信息以及当前系统的瞬时状态、瞬时参考输入等已知量构造出无需持续激励的参数自适应律。结合自适应动态面方法和Lyapunov方法设计出复合学习自适应控制器,最终在保证系统稳定的同时实现未知参数的精确估计和外部干扰的精确补偿。在没有外界干扰的情况下,研究了带有时变线性参数化不确定性的高阶严格反馈非线性系统复合学习自适应控制问题。根据Taylor展开方法将时变未知参数近似成带有常系数的多项式,从而把具有时变未知参数的系统转换为具有常值未知参数的替代系统。对未知参数恒定的替代系统,构造含有遗忘因子的参数估计误差重构机制,从而设计出复合学习自适应律。结合自适应动态面方法和Lyapunov方法设计出复合学习自适应控制器,在保证系统稳定的同时实现时变未知参数的精确估计。研究了考虑自动驾驶仪动态特性的复合学习自适应速度追踪制导律设计问题。建立纵向平面内速度跟踪制导系统的物理模型,并考虑自动驾驶仪的二阶动态延迟特性。结合复合学习自适应的动态面控制方法和Lyapunov稳定性分析方法,对自适应律和制导律进行设计。最终实现系统稳定和参数精确估计,并获得了较高的制导精度。

柴油机SCR系统的尿素喷射协调控制策略研究

这是一篇关于柴油机,SCR系统,尿素喷射策略,协调控制,自适应控制的论文, 主要内容为面对柴油机NOx排放物限值的不断严苛,高效的SCR技术、双SCR技术、紧耦合SCR技术、SCR电加热技术、SCRF技术、固态氨SSCR技术等先进的柴油机NOx排放控制技术,是进一步实现柴油机全工况范围内超低NOx排放的有效措施,对满足未来柴油机SCR催化剂全生命周期的NOx近零排放控制的发展具有重要意义。SCR控制技术的难点在于尿素喷射的精准控制,尿素喷射控制策略根据发动机与后处理系统的工作状态判断实际NH3需求量,在适宜的喷射时刻实现尿素喷射量的准确控制,以保证SCR催化剂全工况下能够实现NOx高转化效率和最佳的氨载量,最终达到NOx近零排放的控制效果。但由于发动机工况的多变,同时后处理系统中存在DOC加热状态、DPF再生、SCR自身老化等现象。因此,SCR系统的尿素喷射控制需要兼顾发动机工况和整个后处理系统的工作状态,使得SCR系统控制成为多时间尺度的耦合控制问题。此外,SCR催化剂的自身特性和催化还原化学反应过程也受到多种因素的影响,以及商业NOx传感器对NH3的横向敏感性问题。诸多因素决定了SCR系统被控对象是一个多影响因素与多时间尺度耦合的非线性控制系统。所以,有必要构建一种具有SCR催化剂全生命周期系统适应性的先进SCR尿素控制策略,以协调控制不同后处理系统状态与不同时间尺度耦合的SCR系统尿素精准喷射。基于SCR系统尿素喷射控制需求,设计了面向控制的柴油机SCR系统的尿素喷射量协调控制架构,主要设计了基于NOx转化效率的基础NH3需求量预控制策略、基于最佳氨载量的必要NH3量协调控制策略、基于SCR下游NOx排放目标值的必要NH3量反馈修正策略、以及基于系统状态协调的尿素喷射控制响应机制。研究内容主要包括以下几个方面:(1)设计了基于NOx转化效率的预控制策略架构。基于NOx转化效率的基础NH3需求量预控机制,对基础NH3需求量进行了控制需求分析,提出了基础NH3需求量的不同模式计算方法,该方法包括基于NOx转化效率模型的基础NH3需求量的计算策略,以及面向发动机实时状态的基础NH3需求量在线计量策略。通过设计的模式驱动协调器,可实现不同系统状态下采用不同模式的基础NH3需求量预控调节。(2)设计了基于SCR催化剂最佳氨载量控制的必要NH3量计算策略。针对NH3需求量的计算问题,分别研究设计了SCR催化剂载体所需NH3吸附量计算策略、所需NH3吸附量调速控制机制、以及最终SCR系统必要NH3需求量计算策略。该设计可实现SCR催化剂实时处于NOx转化效率和载体氨载量最佳的控制,使SCR系统在NH3泄漏最少的前提下实现超低NOx排放。(3)针对NOx排放反馈控制系统的鲁棒性问题,设计了基于NOx排放反馈修正系数监控的NOx反馈控制重置机制,实现了对NOx排放反馈控制过程的实时监管,有效降低了SCR系统NH3泄漏的风险和减少了NOx反馈控制器的卡滞现象。对于NOx排放反馈控制系统输入信号和系统控制的释放,设计了相应的信号滤波策略和响应触发释放协调策略,提高了系统控制的准确性。为了消除系统NOx排放反馈修正系数计算过程的稳态误差,研究设计了基于SCR下游NOx排放目标控制误差的PI调节器。(4)研究设计了的尿素喷射协调状态器。针对SCR系统状态随发动机工况改变过程的尿素协调喷射控制问题,通过设计基于系统状态变化的尿素喷射控制响应机制,可实现尿素喷射释放随发动机运行工况变化的动态开启或关闭控制,从而实现多种系统状态下尿素喷射协调控制。

柴油机SCR系统的尿素喷射协调控制策略研究

这是一篇关于柴油机,SCR系统,尿素喷射策略,协调控制,自适应控制的论文, 主要内容为面对柴油机NOx排放物限值的不断严苛,高效的SCR技术、双SCR技术、紧耦合SCR技术、SCR电加热技术、SCRF技术、固态氨SSCR技术等先进的柴油机NOx排放控制技术,是进一步实现柴油机全工况范围内超低NOx排放的有效措施,对满足未来柴油机SCR催化剂全生命周期的NOx近零排放控制的发展具有重要意义。SCR控制技术的难点在于尿素喷射的精准控制,尿素喷射控制策略根据发动机与后处理系统的工作状态判断实际NH3需求量,在适宜的喷射时刻实现尿素喷射量的准确控制,以保证SCR催化剂全工况下能够实现NOx高转化效率和最佳的氨载量,最终达到NOx近零排放的控制效果。但由于发动机工况的多变,同时后处理系统中存在DOC加热状态、DPF再生、SCR自身老化等现象。因此,SCR系统的尿素喷射控制需要兼顾发动机工况和整个后处理系统的工作状态,使得SCR系统控制成为多时间尺度的耦合控制问题。此外,SCR催化剂的自身特性和催化还原化学反应过程也受到多种因素的影响,以及商业NOx传感器对NH3的横向敏感性问题。诸多因素决定了SCR系统被控对象是一个多影响因素与多时间尺度耦合的非线性控制系统。所以,有必要构建一种具有SCR催化剂全生命周期系统适应性的先进SCR尿素控制策略,以协调控制不同后处理系统状态与不同时间尺度耦合的SCR系统尿素精准喷射。基于SCR系统尿素喷射控制需求,设计了面向控制的柴油机SCR系统的尿素喷射量协调控制架构,主要设计了基于NOx转化效率的基础NH3需求量预控制策略、基于最佳氨载量的必要NH3量协调控制策略、基于SCR下游NOx排放目标值的必要NH3量反馈修正策略、以及基于系统状态协调的尿素喷射控制响应机制。研究内容主要包括以下几个方面:(1)设计了基于NOx转化效率的预控制策略架构。基于NOx转化效率的基础NH3需求量预控机制,对基础NH3需求量进行了控制需求分析,提出了基础NH3需求量的不同模式计算方法,该方法包括基于NOx转化效率模型的基础NH3需求量的计算策略,以及面向发动机实时状态的基础NH3需求量在线计量策略。通过设计的模式驱动协调器,可实现不同系统状态下采用不同模式的基础NH3需求量预控调节。(2)设计了基于SCR催化剂最佳氨载量控制的必要NH3量计算策略。针对NH3需求量的计算问题,分别研究设计了SCR催化剂载体所需NH3吸附量计算策略、所需NH3吸附量调速控制机制、以及最终SCR系统必要NH3需求量计算策略。该设计可实现SCR催化剂实时处于NOx转化效率和载体氨载量最佳的控制,使SCR系统在NH3泄漏最少的前提下实现超低NOx排放。(3)针对NOx排放反馈控制系统的鲁棒性问题,设计了基于NOx排放反馈修正系数监控的NOx反馈控制重置机制,实现了对NOx排放反馈控制过程的实时监管,有效降低了SCR系统NH3泄漏的风险和减少了NOx反馈控制器的卡滞现象。对于NOx排放反馈控制系统输入信号和系统控制的释放,设计了相应的信号滤波策略和响应触发释放协调策略,提高了系统控制的准确性。为了消除系统NOx排放反馈修正系数计算过程的稳态误差,研究设计了基于SCR下游NOx排放目标控制误差的PI调节器。(4)研究设计了的尿素喷射协调状态器。针对SCR系统状态随发动机工况改变过程的尿素协调喷射控制问题,通过设计基于系统状态变化的尿素喷射控制响应机制,可实现尿素喷射释放随发动机运行工况变化的动态开启或关闭控制,从而实现多种系统状态下尿素喷射协调控制。

无人车载武器平台伺服控制系统的设计与实现

这是一篇关于无人武器平台,伺服控制系统,自适应控制的论文, 主要内容为近年来,随着科学技术的高速发展,各国之间开始进入信息化战争时代,这使得无人武器平台的重要性开始凸显出来,而其中对无人车载武器平台的研究最为重要。无人车载武器平台可以替代士兵去高危环境下执行任务,可以实现排雷、信息采集、障碍突破以及战场正面作战等功能。而对于这些军事领域而言,对无人车载武器平台的功能及精度等要求也越来越高。因此,对于无人车载武器平台的研究已经成为各国竞争的主要领域。本文首先介绍了无人车载武器平台伺服控制系统的整体结构设计,给出了本无人车载武器平台所要实现的功能以及精度指标要求,并基于此设计了无人车载武器平台的多种工作模式。本文根据无人车载武器平台伺服控制系统所需要的功能和机械要求分别设计了无人车载武器平台俯仰轴和方位轴的机械结构。由此构建了无人车载武器平台的模拟模型,并根据所设计的机械结构进行了无人车载武器平台的动力学分析,通过对系统的动力学分析选取了能满足系统设计要求的电机及驱动器等设备。然后根据无人车载武器平台伺服控制系统所需的功能,对系统的硬件平台进行了模块化的设计。设计了多轴控制器模块、光栅测角模块、电机驱动模块和系统安全模块等。针对各模块的功能,设计了相应的外接电路,同时也对无人车载武器平台伺服控制系统整体的控制盒进行了设计和实现。接下来完成了无人车载武器平台伺服控制系统的算法设计。首先选择了可以适应恶劣工业工作环境的鲁棒性较好的经典PID控制算法作为无人车载武器平台伺服控制系统的基础。由于方位轴和俯仰轴都存在系统参数不稳定的情况,分别基于不同的控制算法设计了自适应PID控制算法,通过仿真以及实际实验,证明了本文设计的自适应PID控制算法的可行性,使得无人车载武器平台伺服控制系统的性能指标能满足设计。最后对所设计的无人车载武器平台伺服控制系统进行实现,完成了机械台体、硬件平台和控制算法的实现。通过实验,实现了无人车载武器平台的位置控制、速度控制等功能。经过检测,所实现的无人车载武器平台满足系统设计的各项精度指标要求。

基于动态面的不确定非线性系统的自适应渐近跟踪控制

这是一篇关于不确定非线性系统,自适应控制,智能控制,动态面控制,渐近跟踪的论文, 主要内容为近年来,Backstepping(反步递推)方法在非线性控制理论和实践中都得到了广泛的应用。动态面控制技术是在经典Backstepping理论技术的基础上发展起来的一种有效的非线性控制设计方法。由于该技术不但具备Backstepping方法的优势并且能解决其固有的“复杂性爆炸”问题,因而不管是在理论还是应用研究中都备受重视。然而,基于现有动态面控制技术所提出的控制方案只能保证实现有界跟踪,即跟踪误差只能收敛到一个较小的邻域内,却无法实现零误差的精准跟踪。基于此,本文针对几类典型的不确定非线性系统,结合Backstepping理论、动态面技术和模糊逻辑,提出了一套自适应模糊动态面渐近跟踪控制方案,实现了系统对参考信号的精准跟踪,并给出了闭环系统的稳定性、收敛性和鲁棒性的理论证明。主要内容有以下三个方面:首先,考虑了一类具有非严格反馈结构的非线性分数阶系统的自适应模糊动态面渐近跟踪控制问题。由于非严格反馈系统中的非线性函数包含所有的状态,因此在控制器的设计过程中会产生代数环问题。首先利用模糊逻辑系统来处理未知的非线性,同时利用模糊基函数的单调性成功解决代数环问题。进而设计动态面控制算法,在Backstepping方法的每一步中加入的一阶滤波器可以极大地降低计算复杂度。本文所设计的控制方案可以在保证闭环系统的稳定性的同时实现跟踪误差的渐近收敛。最后,仿真结果验证了该控制方案的有效性。其次,针对具有未知强互联的分数阶非线性大系统,提出了一种事件触发机制下的自适应模糊动态面渐近跟踪控制方案。由于强互联项包含了整个互联系统的所有状态,因此设计方案更加困难。利用高斯函数的性质来处理未知的互联项和非线性函数,这不仅可以在很大程度上放松关于互联的附加假设,并且消除不确定性的影响。此外,建立了一种新的事件触发机制,相较于传统的时间触发方案更能节省通信资源。最后,通过一个仿真实例表明了本文所设计的控制方案在保证闭环系统稳定性的同时还可以实现跟踪误差的渐近收敛。最后,针对全状态约束下的不确定非线性系统,在系统的控制系数完全未知的情况下,提出了一种自适应模糊事件触发动态面渐近跟踪控制算法。通过引入未知控制系数的下界,设计了一个新的障碍李雅普诺夫函数,该函数不仅可以基于边界估计法和光滑函数构造法成功消除控制律中对控制系数下界的要求,又可以使系统状态始终不违反约束。此外,通过在控制器的设计过程中引入正的积分函数,并基于Barbalat引理证明本文设计的控制器能够实现跟踪误差的渐近收敛。最后,通过两个仿真实例验证了该方案的有效性。