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基于神经网络的不确定非线性系统的自适应控制

作　者: 赵祝伟
导　师: 罗琦
学　校: 南京信息工程大学
专　业: 系统分析与集成
关键词: 神经网络控制不确定性自适应反演法
分类号: O231.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

非线性系统的控制问题是目前控制界研究的一个重要课题。由于复杂性系统的描述相应很复杂,加上建模误差、参数时滞、外部干扰等不确定性,从而往往不能获得满意的解,使得现代控制理论中的许多结果在实际工程中的应用不尽人意,不确定非线性系统的控制一直是当前研究的难点。由于神经网络具有良好的逼近功能,基于神经网络建模的不确定非线性系统自适应控制近年来引起了人们越来越多的重视。本文就此领域的相关问题展开研究。主要研究了导弹BTT不确定的非线性系统和一类未知控制方向的非线性不确定系统的控制问题,文中提出了基于Lyapunov稳定性原理,并且结合Backstepping设计方法和自适应神经网络控制设计方法。其中对于未知控制方向问题提出了一种基于变结构控制思想的逻辑切换方法。本文的主要工作如下:第一,针对导弹BTT的不确定非线性模型,提出了基于神经网络的自适应控制器。第二,针对一类未知控制方向的非线性不确定系统,提出了一种变结构控制思想的逻辑切换与神经网络自适应控制器相结合的控制方法。第三,通过算例仿真验证了所研究的控制算法的正确性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第一章绪论  9-15
  1.1 研究的意义  9
  1.2 不确定非线性系统控制研究概况  9-13
    1.2.1 鲁棒控制  10-11
    1.2.2 可反馈线性化方法  11
    1.2.3 不确定非线性系统的自适应控制  11-12
    1.2.4 不确定非线性系统的变结构控制方法  12-13
    1.2.5 智能控制  13
  1.3 本文的主要内容  13-15
第二章预备知识  15-25
  2.1 非线性系统模型  15
  2.2 Lyapunov稳定性理论  15-19
    2.2.1 稳定性的一般概念和定义  16-17
    2.2.2 Lyapunov稳定性定理  17-19
  2.3 人工神经网络控制理论  19-24
    2.3.1 人工神经网络发展  19-20
    2.3.2 人工神经网络控制的概述  20-21
    2.3.3 典型的神经网络模型——RBF神经网络  21-23
    2.3.4 RBF神经网络控制器理论  23-24
  2.4 本章小结  24-25
第三章基于RBF神经网络的BTT导弹控制器设计  25-35
  3.1 系统的描述  25-27
  3.2 控制器的设计  27-32
  3.3 主要结论  32-33
  3.4 仿真研究  33
  3.5 本章小结  33-35
第四章一类未知控制方向的非线性自适应神经网络控制  35-44
  4.1 系统的描述  35-36
  4.2 自适应神经网络设计  36-40
  4.3 切换机制的设计及结论  40-41
  4.4 仿真研究  41-43
  4.5 本章小结  43-44
第五章结论与展望  44-46
  5.1 结论  44
  5.2 展望  44-46
参考文献  46-52
致谢  52-53
硕士期间发表论文  53

基于神经网络的不确定非线性系统的自适应控制

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