具有未建模动态的非线性系统自适应神经网络控制方法研究

发布时间：2022-07-03 15:11

　　本篇论文主要针对一类严格反馈（Strict-feedback）非线性系统,进行了自适应神经网络控制方法的研究。首先设计了直接控制和间接控制两种不同的控制方案。在此基础上,又进一步对含有输入死区和未知控制方向的上述非线性系统进行了研究。基于Lyapunov理论,所设计的控制方案均达到了闭环系统期望的控制性能。所提出方案的有效性均在仿真结果中得到了验证。本文主要从下面三个部分进行论述:1.针对一类具有未建模动态的非线性系统,发展了一种自适应Backstepping神经网络间接控制方案。为了处理未建模动态,引入一个动态信号;（RBF,Radial Basis Function）神经网络用来逼近打包的未知非线性模型。在此方法中,每个子系统仅需一个自适应参数进行在线调节,便于实际应用。2.研究一类具有未建模动态的非线性系统的镇定问题。在控制器设计过程中,应用RBF神经网络近似逼近虚拟控制函数,结合双曲正切函数特点设计了一种基于小增益定理的直接自适应控制方案。所提出的方案很大程度地减小了计算量,即,n阶系统只需一个在线调节方程。3.针对一类具有未建模动态,输入死区和未知控制方向的非线性系统,进行了... 

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 选题的背景
        1.1.1 自适应Backstepping控制方法
        1.1.2 神经网络控制方法
    1.2 本论文的选题意义
    1.3 论文的结构安排
2 具有未建模动态的非线性系统的自适应Backstepping神经网络控制
    2.1 引言
    2.2 预备知识及问题描述
        2.2.1 预备知识
        2.2.2 问题描述
    2.3 自适应神经网络控制
    2.4 仿真结果
    2.5 结论
3 具有未建模动态非线性系统的基于小增益定理的Backstepping神经网络控制
    3.1 引言
    3.2 预备知识及问题描述
    3.3 自适应神经网络控制
    3.4 闭环系统的稳定性分析
    3.5 仿真结果
    3.6 结论
4 具有未知控制方向和输入死区的非线性系统的自适应神经网络控制
    4.1 引言
    4.2 预备知识及问题描述
    4.3 自适应神经网络控制
    4.4 仿真结果
    4.5 结论
总结与展望
参考文献
发表论文情况
致谢



本文编号：3655110