幾類隨機(jī)非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制.pdf

1、在實(shí)際工程中，被控對(duì)象往往具有本質(zhì)非線性、不確定性和時(shí)變性，并常常受到隨機(jī)擾動(dòng)的影響，因此研究不確定隨機(jī)非線性系統(tǒng)的控制問(wèn)題不僅具有重要的理論意義，也具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法是解決復(fù)雜非線性系統(tǒng)控制設(shè)計(jì)問(wèn)題的重要方法之一.本文在國(guó)內(nèi)外關(guān)于隨機(jī)非線性系統(tǒng)研究基礎(chǔ)上，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論，結(jié)合自適應(yīng)反步遞推(backstepping)技術(shù)、魯棒控制理論和數(shù)學(xué)不等式技巧，系統(tǒng)地研究了隨機(jī)非線性系統(tǒng)的控制問(wèn)題，發(fā)展新的自適

2、應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法.本文的主要內(nèi)容分為以下六個(gè)部分:
　　 1.研究一類單輸入單輸出(Single-Input-Single-Output，SISO)嚴(yán)格反饋隨機(jī)非線性系統(tǒng)的跟蹤控制問(wèn)題.在控制設(shè)計(jì)過(guò)程中，應(yīng)用徑向基函數(shù)(Radial BasisFunction，RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似逼近組合未知非線性函數(shù);結(jié)合backstepping方法來(lái)設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案.所提出的控制方案保證了閉環(huán)系統(tǒng)的依概率有界性和跟蹤性能，同

3、時(shí)通過(guò)估計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)向量范數(shù)的最大值，使得對(duì)于n階非線性系統(tǒng)只需要一個(gè)在線調(diào)節(jié)方程，從而減小了計(jì)算量.仿真結(jié)果驗(yàn)證了本章所提出的方法的有效性.
　　 2.研究一類具有狀態(tài)時(shí)滯的嚴(yán)格反饋隨機(jī)非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)有界鎮(zhèn)定控制問(wèn)題.通過(guò)構(gòu)造適當(dāng)?shù)腖yapunov-Krasovskii泛函來(lái)補(bǔ)償非線性時(shí)滯函數(shù)，應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近系統(tǒng)的組合非線性函數(shù)，結(jié)合backstepping方法和雙曲正切函數(shù)的性質(zhì)提出一個(gè)能夠保證閉環(huán)系統(tǒng)的所有信

4、號(hào)是依概率有界的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案.仿真研究說(shuō)明了所提出的方案的有效性.
　　 3.針對(duì)一類多輸入多輸出(Multiple-Input-Multiple-Output，MIMO)隨機(jī)非線性關(guān)聯(lián)系統(tǒng)，發(fā)展了一種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分散控制方案.所提出的控制方案保證了閉環(huán)系統(tǒng)的所有變量是依概率最終有界的.所提出的控制方案對(duì)于每一個(gè)子系統(tǒng)僅需要一個(gè)自適應(yīng)參數(shù)在線調(diào)節(jié)，便于實(shí)際應(yīng)用.仿真結(jié)果說(shuō)明了所提出的方案的有效性.
　　 4.

5、研究一類完全非仿射純反饋隨機(jī)非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤控制問(wèn)題.在控制器設(shè)計(jì)過(guò)程中，首先應(yīng)用隱函數(shù)定理和均值定理將系統(tǒng)的非仿射函數(shù)轉(zhuǎn)化成仿射形式，進(jìn)而應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近期望的虛擬控制和實(shí)際控制信號(hào)，最后結(jié)合Lyapunov泛函理論和backstepping方法設(shè)計(jì)出一個(gè)自適應(yīng)跟蹤控制方案.所提出的控制方案不僅保證了閉環(huán)系統(tǒng)所有信號(hào)的依概率有界性和跟蹤性能，而且克服了控制器的循環(huán)設(shè)計(jì)問(wèn)題.最后通過(guò)數(shù)值例子進(jìn)一步驗(yàn)證了所提方法的有效

6、性.
　　 5.研究分別具有輸入死區(qū)和輸入飽和純反饋隨機(jī)非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤控制問(wèn)題.首先應(yīng)用中值定理將系統(tǒng)的非仿射函數(shù)轉(zhuǎn)化成仿射形式，其次，針對(duì)死區(qū)非線性，將死區(qū)等價(jià)分解成關(guān)于死區(qū)輸入和死區(qū)參數(shù)的線性部分與有界非線性擾動(dòng)部分之和的形式;針對(duì)飽和非線性，引入一個(gè)光滑函數(shù)來(lái)補(bǔ)償飽和非線性，最后基于backstepping技術(shù)和雙曲正切函數(shù)不等式技巧提出了不依賴非平滑輸入?yún)?shù)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制新方法.所提出的控制方案保證

7、了閉環(huán)系統(tǒng)所有變量的依概率有界性，且使得系統(tǒng)的輸出跟蹤誤差能夠收斂到原點(diǎn)的一個(gè)較小的鄰域內(nèi).數(shù)值算例進(jìn)一步驗(yàn)證了所提出的控制設(shè)計(jì)方案的有效性.
　　 6.研究一類具有非嚴(yán)格反饋隨機(jī)非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤控制問(wèn)題.在控制器設(shè)計(jì)過(guò)程中，首先應(yīng)用函數(shù)分離技術(shù)對(duì)系統(tǒng)的全狀態(tài)函數(shù)進(jìn)行變量分離，進(jìn)而通過(guò)引入一個(gè)連續(xù)函數(shù)來(lái)補(bǔ)償在后續(xù)設(shè)計(jì)過(guò)程中出現(xiàn)的當(dāng)前狀態(tài)變量的函數(shù)，應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近系統(tǒng)的組合非線性函數(shù)，最后利用backste