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不确定系统的神经网络控制研究

作者：高宏宇 Publish: 2006-6-12 Hits:-

【中文题名】

不确定系统的神经网络控制研究

【英文题名】

Research of Neural Networks Control for Uncertain Systems

【学科专业】

控制理论与控制工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-6-12

【中关键词】

不确定性,神经网络,鲁棒控制,滑模变结构控制,状态反馈,时滞系统

【英关键词】

Uncertainty,neural networks,robust control,sliding mode variable structure control,state feedback,time-delay systems,robust H_∞,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算>

【论文摘要】

在实际控制中,由于参数误差,未建模动态或外部干扰等因素,系统总是具有不确定性,因而难以达到理想的控制指标。为解决这一问题,需要设计相应的控制器,以使不确定系统保持稳定或满足理想的设计指标。神经网络具有较强的并行处理能力,逼近任意非线性映射能力以及自组织学习等能力。它的这些特性能较好地解决系统中存在的不确定问题,因此把神经网络理论应用于不确定系统,将会取得很好的控制效果。本文分别对线性不确定系统、非线性不确定系统,以及时滞不确定系统进行研究,设计了基于神经网络的控制器。对线性不确定系统,将神经网络控制、鲁棒控制与滑模变结构控制三种方法结合,基于矩阵不等式设计出状态反馈控制器,利用神经网络对不确定变量进行逼近,最后设计基于神经网络的滑模变结构控制器,并给出了保证该线性不确定系统渐近稳定的充分条件。最后的仿真结果表明其控制效果比单一算法的控制器好。对一类非线性不确定系统进行了神经网络控制器设计,并根据Lyapunov理论,给出了控制器存在的充分条件,证明该系统渐近稳定,仿真结果表明该控制器是有效的。为减小系统跟踪误差,提高响应速度,对原控制器进行了改进,仿真实例表明,改进后的控制器能够满足提高控制性能的...

【论文题纲】

前言	7-11
第一章不确定系统概述	11-17
1.1 不确定性存在的背景	11
1.2 不确定系统的鲁棒控制理论	11-12
1.3 不确定性的描述	12-14
1.3.1 参数不确定模型	12-13
1.3.2 非参数化不确定性	13-14
1.4 Lyapunov 稳定定理	14-17
第二章神经网络的基本原理	17-27
2.1 神经网络概述	17-20
2.1.1 控制用神经元模型	17
2.1.2 神经元的结构	17-19
2.1.3 神经网络的工作方式与学习规则	19-20
2.2 反向传播神经网络	20-23
2.2.1 网络结构	20-21
2.2.2 BP 学习算法	21-22
2.2.3 BP 算法存在的缺陷	22-23
2.3 径向基函数神经网络	23-27
2.3.1 网络结构	24
2.3.2 RBF 网络学习方法	24-26
2.3.3 相关问题	26-27
第三章非线性不确定系统神经网络自适应控制	27-39
3.1 引言	27
3.2 自适应控制	27-30
3.2.1 自适应控制定义	28
3.2.2 功能及特点	28
3.2.3 自适应控制系统的基本结构	28-29
3.2.4 自适应控制技术的发展及应用	29-30
3.3 跟踪控制问题	30-31
3.4 非线性不确定系统神经网络自适应控制	31-34
3.4.1 问题描述	31-32
3.4.2 基于RBF 神经网络的自适应控制器设计	32
3.4.3 稳定性分析	32-33
3.4.4 仿真实例	33-34
3.5 改进的非线性不确定系统神经网络自适应控制器	34-38
3.5.1 基于RBF 神经网络的自适应控制器设计	35
3.5.2 稳定性分析	35-36
3.5.3 仿真实例	36-38
3.6 小结	38-39
第四章不确定非线性时滞系统神经网络控制	39-45
4.1 引言	39
4.2 问题的提出	39-40
4.3 主要结果	40-43
4.4 仿真实例	43-44
4.5 小结	44-45
第五章线性不确定系统神经网络滑模鲁棒控制	45-57
5.1 引言	45
5.2 变结构自适应控制	45-49
5.2.1 切换面及切换控制律	46-47
5.2.2 变结构控制系统设计	47-48
5.2.3 变结构控制律设计	48
5.2.4 变结构控制律的稳定性	48-49
5.3 滑模变结构控制	49-50
5.3.1 设计目标	49
5.3.2 滑模面设计	49-50
5.3.3 滑模条件	50
5.3.4 抖振问题	50
5.4 线性不确定系统神经网络滑模控制	50-53
5.4.1 问题描述	51
5.4.2 神经网络滑模控制器设计	51-52
5.4.3 仿真实例	52-53
5.5 基于神经网络的线性不确定系统滑模鲁棒控制	53-56
5.5.1 问题描述	53-54
5.5.2 鲁棒控制器的设计	54-55
5.5.3 仿真实例	55-56
5.5.4 神经网络滑模补偿控制器	56
5.6 小结	56-57
第六章基于鲁棒H_∞的非线性不确定时滞系统神经网络滑模控制	57-66
6.1 引言	57
6.2 鲁棒H_∞控制	57-59
6.2.1 鲁棒H_∞控制问题	58
6.2.2 基本定理	58-59
6.3 非线性不确定时滞系统鲁棒控制器设计	59-62
6.3.1 问题的提出	60
6.3.2 鲁棒控制器的设计	60-61
6.3.3 仿真实例	61-62
6.4 神经网络滑模补偿控制器的设计	62-65
6.4.1 稳定性分析	62-63
6.4.2 仿真实例	63-65
6.5 小结	65-66
结论	66-67
致谢	67-68
参考文献	68-72
攻读硕士期间发表的论文	72-73
中文详细摘要	73-78

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.387687



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