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非线性时滞系统的自适应神经网络控制

作　者: 李芹芹
导　师: 王强德
学　校: 曲阜师范大学
专　业: 运筹学与控制论
关键词: 非线性系统时间延迟自适应控制神经网络 backstepping方法
分类号: TP13
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

近年来,非线性系统的控制问题已经成为了一个热点课题.其中许多设计和分析都是针对时间延迟的的非线性系统,而自适应控制理论作为一种非线性控制策略,特别适用于控制复杂的非线性系统.进一步基于backstepping方法的自适应神经网络控制研究也成为主要热点之一.神经网络理论应用于时间延迟的非线性系统,取得了很好的控制效果.本文针对一类含部分未知非线性项和部分未知参数的时间延迟的非线性系统,结合自适应神经网络设计方法和backstepping设计方法,给出了一个基于Lyapunov稳定性原理的鲁棒自适应神经网络控制设计.通过充分利用系统中的已知信息和选取合适的系统设计参数,这种设计不仅减少了神经网络的计算,而且保证了闭环系统的控制性能,并且进一步给出了该控制策略的推广应用.仿真结果表明所提方法的有效性.论文共分为五章,第一章给出了时间延迟非线性系统的自适应控制的研究现状和研究意义,介绍了本文的研究对象和研究内容.第二章考虑了一类时间延迟的非线性系统的自适应控制问题.首先利用Lyapunov函数和backstepping方法设计了一个自适应状态反馈控制器,再利用递归原理同时构造Lyapunov函数和镇定控制器,将复杂的非线性系统分解成不超过系统阶数的子系统,然后为每个子系统部分设计Lyapunov函数和中间虚拟控制量.我们按照这个方法一直“后推”到整个系统,再考虑整个的自适应非线性时滞系统,最后选取Lyapunov函数式.以上工作保证了闭环系统是全局渐近稳定的.第三章研究了一类未知的非线性时滞系统,提出了自适应神经网络控制的输出反馈控制.我们仅仅用神经网络来补偿所有的未知上界函数.文中提到的设计方法能够保证闭环系统的所有信号的半全局一致最终有界.第四章针对一类严格反馈的非线性时滞系统提出了自适应神经网络控制.首先,未知的光滑函数向量和未知的时间延迟函数分别由两个神经网络来逼近,使得未知延迟函数的要求放宽了.文中提到的系统反推设计方法能够保证闭环系统所有信号的半全局一致最终有界,系统的输出可以收敛到预定轨迹的一个小邻域.仿真结果证明了该方法的有效性.第五章对全文进行了概况和总结,并对未来工作进行了展望.

全文目录

摘要  3-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-15
  1.1 非线性系统的研究背景  9-10
  1.2 自适应控制理论的研究背景  10-11
  1.3 时间延迟的的研究背景  11
  1.4 神经网络和径向基函数神经网络的介绍  11-13
  1.5 论文研究的对象和主要内容  13-15
第二章非线性时滞系统的自适应backstepping控制  15-23
  2.1 问题描述  15-16
  2.2 backstepping设计和主要结果  16-21
  2.3 实例仿真  21-22
  2.4 小结  22-23
第三章非线性时滞系统的自适应神经网络的输出反馈控制  23-32
  3.1 引言  23
  3.2 问题描述及其准备工作  23-25
  3.3 观测器和自适应神经网络控制的设计  25-28
    3.3.1 观测器的设计  25-26
    3.3.2 自适应神经网络控制的设计  26-28
  3.4 稳定性分析和主要的结论  28-30
  3.5 实例仿真  30-31
  3.6 小结  31-32
第四章非线性时滞系统的RBF神经网络的自适应控制  32-42
  4.1 引言  32-33
  4.2 问题描述及其准备工作  33-35
  4.3 自适应神经网络控制  35-39
  4.4 主要结论  39-40
  4.5 实例仿真  40-41
  4.6 小结  41-42
第五章总结与展望  42-43
致谢  43-44
参考文献  44-48

非线性时滞系统的自适应神经网络控制

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