不确定非线性系统的自适应神经网络跟踪控制

发布时间：2017-03-29 21:19

  本文关键词：不确定非线性系统的自适应神经网络跟踪控制，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：自适应backstepping控制技术在非线性系统控制综合中一直占有非常重要的位置。对于具有下三角形式的参数不确定非线性系统,该设计方法能够有效地解决这种系统的镇定以及跟踪控制等问题。但是实际中的系统所呈现的不确定性往往十分复杂,参数不确定这种简单的情况只是少有的一部分,当面对系统非线性完全未知时,传统的自适应backstepping方法将不再适用。而结合神经网络(NN)所诞生出来的自适应神经网络控制算法不仅继承了传统方法的精髓,同时还弥补了传统方法的不足。在现代智能算法中,神经网络有着强有力的函数逼近能力,正是从这一点出发,将神经网络和自适应backstepping设计方法相结合有效地解决含有完全未知函数的非线性系统的相关控制问题。本论文基于自适应NN控制算法,主要研究了三类含有完全未知不确定性的非线性系统的跟踪控制问题,首先研究的是一类具有非严格反馈形式的切换非线性系统,通过将共同Lyapunov函数方法和自适应NN控制相结合,设计的状态反馈控制器能够保证目标信号被有界跟踪。然后针对的是一类高阶非线性系统,通过结合增加幂次积分和自适应NN控制技术解决了相应的跟踪控制问题。最后考虑了一类含有执行器死区非线性的切换随机系统,通过借助于随机无穷小算子和随机系统的稳定性判剧同时结合自适应NN控制方法,设计了一类状态反馈控制器,能够使系统输出能够几乎确定地有界跟踪目标信号。
【关键词】：自适应控制 神经网络 切换系统 高阶系统 随机系统
【学位授予单位】：渤海大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP13;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 1 绪论11-15
• 1.1 不确定非线性系统跟踪控制研究背景及意义11-12
• 1.2 自适应NN控制的国内外研究现状12-13
• 1.3 本文主要工作13-14
• 1.4 符号注释14-15
• 2 Backstepping简介及相关预备知识15-20
• 2.1 Backstepping基本原理15-17
• 2.2 径向基函数神经网络介绍17-18
• 2.3 相关定义和引理18-19
• 2.4 本章小结19-20
• 3 一类切换非线性系统的自适应NN跟踪控制20-36
• 3.1 引言20-21
• 3.2 问题描述21-22
• 3.3 主要结论22-28
• 3.4 仿真算例28-35
• 3.5 本章小结35-36
• 4 一类高阶非线性系统的自适应NN跟踪控制36-51
• 4.1 引言36-37
• 4.2 问题描述37-38
• 4.3 主要结论38-46
• 4.4 仿真算例46-50
• 4.5 本章小结50-51
• 5 一类切换随机非线性系统的自适应NN跟踪控制51-67
• 5.1 引言51-52
• 5.2 问题描述52-55
• 5.3 主要结论55-62
• 5.4 仿真算例62-66
• 5.5 本章小结66-67
• 总结与展望67-68
• 参考文献68-75
• 发表论文情况75-77
• 致谢77-78

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李伟;冯博;;一类带有监控器的自适应模糊神经网络机器人跟踪控制[J];科学技术与工程;2012年34期

2 俞辉;蹇继贵;吴正平;;异构智能群体跟踪控制[J];华中科技大学学报(自然科学版);2008年08期

3 金国锋;上电次序控制和上电跟踪控制的实现[J];单片机与嵌入式系统应用;2004年03期

4 邓长辉;王福利;王姝;桑海峰;陆阳;;一类时滞系统的模糊跟踪控制及其仿真[J];系统仿真学报;2006年01期

5 陈兴林;王心怡;;望远镜影像稳定系统的H_∞鲁棒跟踪控制[J];控制工程;2008年04期

6 曾小凌;定长飞剪系统的跟踪控制方案研究[J];机电工程技术;2001年04期

7 刘文超;胡乃平;李桂丽;;具有持续扰动的时滞系统的最优跟踪控制[J];系统仿真学报;2006年05期

8 张坚;费敏锐;;电站中速磨的模糊跟踪控制及仿真[J];系统仿真学报;2008年22期

9 董玉红;许洪涛;张立勋;陈雄标;;智能辅助设备模糊防摆与跟踪控制研究[J];机械科学与技术;2009年05期

10 甘屹;王子健;曾乐才;杨佳荣;何燕;;基于89C51单片机太阳能跟踪控制装置设计[J];能源研究与信息;2013年03期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 侯小华;蔚泉清;赵文武;陈增禄;;“双重△调制”跟踪控制方法稳定性研究[A];2008中国电工技术学会电力电子学会第十一届学术年会论文摘要集[C];2008年

2 樊铭渠;唐功友;孙亮;;基于级数近似方法的非线性大系统最优跟踪控制[A];2009中国控制与决策会议论文集（2）[C];2009年

3 汪洋;郭晨;孙富春;沈智鹏;;欠驱动水面船舶动态神经模糊非线性跟踪控制[A];2009年中国智能自动化会议论文集（第七分册）[南京理工大学学报（增刊）][C];2009年

4 栾小丽;刘飞;;输出概率密度函数鲁棒H_∞跟踪控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年

5 倪茂林;李果;;变参数时滞互联大系统的鲁棒跟踪控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年

6 孙庆;吴宏鑫;;非线性、大滞后对象的模糊跟踪控制[A];1995年中国控制会议论文集（下）[C];1995年

7 刘爽;路莹;马腾;许镇;;文件访问跟踪控制实现方法的研究[A];中国通信学会第六届学术年会论文集（上）[C];2009年

8 潘永泉;;人才规划动态系统的最优跟踪控制[A];1995中国控制与决策学术年会论文集[C];1995年

9 陈韵雪;胡寿松;;基于自适应神经网络的歼击机模糊跟踪控制[A];2005全国自动化新技术学术交流会论文集（二）[C];2005年

10 陈韵雪;胡寿松;;基于自适应神经网络的歼击机模糊跟踪控制[A];2005年全国自动化新技术学术交流会论文集[C];2005年

中国博士学位论文全文数据库 前6条

1 潘昌忠;基于神经动态模型的自治水面艇智能跟踪控制[D];中南大学;2013年

2 肖晓波;Markov跳跃系统的估计与跟踪控制研究[D];中国科学技术大学;2006年

3 杨雪;自主式智能体的跟踪控制问题研究[D];中国海洋大学;2014年

4 罗亮;基于单位分解的非线性不确定系统模糊自适应镇定与跟踪控制分析[D];广东工业大学;2011年

5 张坚;连续非线性系统的鲁棒模糊跟踪控制及其在电站中速磨煤机上的应用[D];上海大学;2007年

6 彭超;基于系统逆的鲁棒二自由度控制方法研究[D];电子科技大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 李承靖;跳变系统模型参考跟踪控制及其在航天器轨道控制中的应用[D];哈尔滨工业大学;2015年

2 张敏伟;基于方程误差辨识器的心脏信号建模及跟踪控制[D];哈尔滨工业大学;2016年

3 姚春;遥控武器站目标跟踪控制设计与实现[D];电子科技大学;2015年

4 刘丹;无人水面艇模糊鲁棒自适应航迹跟踪控制研究[D];大连海事大学;2016年

5 郑晓龙;不确定非线性系统的自适应神经网络跟踪控制[D];渤海大学;2016年

6 张立立;非完整系统的跟踪控制[D];曲阜师范大学;2009年

7 谭国立;一类非完整系统的跟踪控制[D];曲阜师范大学;2011年

8 张月;非线性系统自适应模糊跟踪控制[D];青岛大学;2012年

9 王菡;一类非线性网络控制系统的跟踪控制[D];山西大学;2012年

10 李本银;基于误差空间的AUV鲁棒跟踪控制[D];哈尔滨工程大学;2011年

  本文关键词：不确定非线性系统的自适应神经网络跟踪控制，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：275463