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文檔簡介
1、控制系統(tǒng)中往往會呈現(xiàn)出非線性、時變、時滯、耦合等特點,由于這些原因的影響,實際系統(tǒng)控制變得非常復(fù)雜而又富有挑戰(zhàn)性;然而現(xiàn)階段大多數(shù)研究集中在單輸入單輸出(singleinputsingleoutput,SISO)的非線性系統(tǒng),而多輸入多輸出(multiinputsmultioutputs,MIMO)的研究工作開展的相對較少。因此,本文對兩類特定結(jié)構(gòu)的非線性系統(tǒng),以自適應(yīng)控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近原則、backstepping方法、動態(tài)面技術(shù)
2、為主要工具,以Lyapunov穩(wěn)定性理論為基礎(chǔ),研究了兩類非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)跟蹤控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計問題。主要開展以下兩項工作:
第一,針對一類MIMO耦合非線性系統(tǒng),本文提出了一種間接自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案。首先構(gòu)造了一個有反饋結(jié)構(gòu)的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(dynamicneuralnetworks,DNNs),并基于此網(wǎng)絡(luò)對原有耦合非線性時變系統(tǒng)進行逼近;同時基于無耦合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近模型設(shè)計自適應(yīng)控制器,并利用Lyapunov穩(wěn)
3、定性理論證明系統(tǒng)穩(wěn)定性。本文所設(shè)計的控制器不僅能夠保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和信號的有界性,而且能夠取得良好的跟蹤效果。
第二,針對一類MIMO非仿射時滯純反饋系統(tǒng),本文提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)面控制(dynamicsurfacecontrol,DSC)方案。首先,結(jié)合均值定理和隱函數(shù)定理將非仿射系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為仿射系統(tǒng);然后基于變量分離技術(shù),將含有多個狀態(tài)時滯的未知函數(shù)分解為一系列含有每個狀態(tài)時滯的未知函數(shù),同時采用Lyapuno
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