非線性系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡滑模變結(jié)構(gòu)控制研究.pdf

1、目前對非線性系統(tǒng)的辨識和控制的研究已成為國內(nèi)外研究的前沿和熱點問題,滑模變結(jié)構(gòu)控制為復雜非線性系統(tǒng)的控制開辟了有廣泛應用前景的嶄新途徑,因而對變結(jié)構(gòu)控制的研究具有重要的理論和應用價值.本文主要將自適應控制、變結(jié)構(gòu)控制與神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合,提出性能更優(yōu)越的神經(jīng)網(wǎng)絡自適應變結(jié)構(gòu)控制.同時,在神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法上更著重研究如何提高算法的收斂性.文中首先提出一種基于系統(tǒng)辨識的非線性滑模變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)設計方法；該方法用兩個神經(jīng)網(wǎng)絡來動態(tài)辨識被控對象,結(jié)合變

2、結(jié)構(gòu)控制,將整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性,收斂性和快速性有機的結(jié)合,避免了以往變結(jié)構(gòu)控制中需要已知被控對象參數(shù)變化范圍的要求,同時抖動也有所減少,因而系統(tǒng)的魯棒性得到進一步加強.為了進一步提高神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練速度和學習算法的收斂速度,提出了一種基于新型變結(jié)構(gòu)二階學習算法的神經(jīng)網(wǎng)絡自適應變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng).該方案中,首先提出一種新型二階Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡,它是一種訓練速度快,對非線性系統(tǒng)有一定逼近能力的神經(jīng)網(wǎng)絡,用它對系統(tǒng)進行辨識,能實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的實時