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生物与新医药技术

本发明公开了一种分数阶机械式离心调速器系统的加速自适应稳定方法。系统的加速自适应稳定方法包括下述步骤：a、引入速度函数在预设时间内加快系统状态的收敛速度；b、使用Chebyshev神经网络学习或逼近系统数学模型中的未知非线性项，设计扩张状态跟踪微分器估计虚拟控制输入的导数，进而在backstepping控制框架下构建加速自适应稳定控制器。本发明克服了分数阶机械式离心调速器系统在参数未知和扰动情况下的稳定问题，在给定收敛速率下的加速稳定问题，及传统反演法的反复求导问题，进而有效解决了分数阶机械式离心调速器系统的混沌振荡问题。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下优点：本发明的分数阶机械式离心调速器系统的加速自适应稳定方法，引入速度函数在给定的时间内来加快收敛速度，用具有自适应律的Chebyshev神经网络来学习或逼近系统中的未知非线性项，设计扩张状态跟踪微分器来估计虚拟控制输入的导数从而克服了传统反演法的反复求导问题。在传统反演法的框架中融入速度函数、神经网络和跟踪微分器构建了自适应稳定控制器。本发明借助于连续频率分布模型和分数阶李雅普诺夫函数，证明了本发明能保证闭环系统所有信号的有界性，且本发明不仅抑制了系统的高频振荡，提高了在规定时间内的自适应稳定速率，而且取消了对系统精确模型的限制并解决了传统反演法固有的计算膨胀问题；即，本发明通过雇用合理的连续频率分布模型和分数阶李雅普诺夫函数，通过稳定性分析证明了本发明所有闭环系统信号全局渐进稳定，同时混沌振荡得到彻底抑制。

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