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1、本論文主要考慮了未知仿射非線性系統(tǒng)的自適應控制問題,分別研究了單輸入單輸出(SISO)和多輸入多輸出(MIMO)兩種情形。針對單輸入單輸出系統(tǒng)的自適應控制問題,提出了一種在線自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識與控制方法,該方法利用廣義模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法實時建模系統(tǒng)的逆動態(tài)來實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的同時在線自適應??紤]到網(wǎng)絡(luò)建模誤差和外部干擾的存在,基于控制理論設(shè)計了一個魯棒補償器,并基于lyapunov穩(wěn)定性理論設(shè)計自適應控制律對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進一步在線
2、調(diào)整,倒立擺的仿真實驗證明了所給方法能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)的魯棒輸出跟蹤。針對多輸入多輸出系統(tǒng)的自適應控制問題,分別研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接和間接自適應魯棒控制問題。基于“主導輸入”的概念,將非線性MIMO系統(tǒng)分解成多個帶外部干擾的單輸入單輸出子系統(tǒng),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習每個子系統(tǒng)中的非線性函數(shù)或者每個子系統(tǒng)中的反饋線性化動態(tài),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值修正規(guī)則由lyapunov穩(wěn)定性理論導出。并基于控制理論設(shè)計一個魯棒補償器抑制各子系統(tǒng)的交叉耦合影響以及神經(jīng)網(wǎng)
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