非线性扩展结构大系统的自适应神经网络分散控制

发布时间：2017-05-14 09:13

  本文关键词：非线性扩展结构大系统的自适应神经网络分散控制，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：当互联大系统结构发生变化或结构重构时会对其稳定性产生较大的影响,为了消除这种影响,本文从非线性大系统结构稳定控制的角度研究了四个相关问题,具体内容如下:1.研究了一类非线性扩展结构大系统的分散镇定问题。所谓扩展结构是指大系统在运行中有新的子系统加入其中,此类系统要求在不改变原有结构系统控制律的前提下设计新加入子系统的控制律,使结构重构后新加入子系统及扩展后整个非线性系统均稳定。采用RBF神经网络及Backstepping技术设计了新非线性子系统的分散控制律和参数自适应律,并通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的所有信号一致有界。仿真结果证明了此方法的可行性及优越性。2.研究了一类随机非线性扩展结构大系统分散镇定问题。针对此类扩展结构系统要求在不改变原有结构系统控制律的前提下设计新加入子系统的控制律,使结构重构后新加入子系统及扩展后整个随机非线性系统均稳定。根据Lyapunov稳定性理论,采用RBF神经网络及Backstepping方法设计了新随机非线性子系统的分散控制律和参数自适应律使得闭环系统的所有信号一致有界,同时给出此类系统的仿真结果。3.研究了一类非线性时滞扩展结构大系统的分散镇定问题。根据Lyapunov稳定性理论,采用RBF神经网络及backstepping方法,给出了非线性时滞扩展结构系统分散关联镇定问题及相应自适应神经网络控制器的设计,该控制器可保证闭环系统所有信号有界。仿真结果证明了此方法的可行性及优越性。4.研究了一类随机非线性扩展结构大系统的分散跟踪控制问题。利用Razumikhin引理和backstepping方法,提出了一种自适应神经网络跟踪控制器。该控制器可保证闭环系统所有信号随机有界并且跟踪误差可以稳定在原点附近的邻域内。对此类系统进行了仿真实例研究。
【关键词】：非线性扩展结构大系统 随机非线性大系统 自适应神经网络控制 Backstepping技术 跟踪控制 时滞大系统
【学位授予单位】：辽宁科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP183;F224
【目录】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1.绪论9-12
• 1.1 选题目的及意义9-10
• 1.2 非线性系统自适应控制发展综述10-11
• 1.3 本文主要工作11-12
• 2.非线性扩展结构大系统的自适应神经网络分散镇定12-32
• 2.1 引言12
• 2.2 问题描述12-15
• 2.3 基于Backstepping方法的自适应神经网络分散控制设计15-23
• 2.4 仿真算例23-31
• 2.5 结论31-32
• 3.随机非线性扩展结构大系统自适应神经网络分散镇定32-46
• 3.1 引言32
• 3.2 问题描述32-34
• 3.3 控制器的设计与稳定性分析34-41
• 3.4 仿真研究41-45
• 3.5 本章小结45-46
• 4.不确定非线性时滞扩展结构大系统的自适应神经网络分散镇定46-60
• 4.1 引言46
• 4.2 问题描述46-48
• 4.3 自适应神经网络跟踪控制设计48-55
• 4.4 仿真算例55-59
• 4.5 本章小结59-60
• 5.随机非线性扩展结构大系统的自适应神经网络跟踪控制60-79
• 5.1 引言60
• 5.2 问题的提出描述60-62
• 5.3 主要结果62-72
• 5.4 仿真算例及分析72-78
• 5.5 本章小结78-79
• 6.结论与展望79-80
• 参考文献80-85
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况85-86
• 致谢86-88
• 作者简介88-89

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