基于神经网络的时滞广义系统鲁棒H∞控制

摘要

针对神经网络模型自身的结构特点,研究了当系统存在扰动时的鲁棒H∞控制问题.将神经网络和控制理论相结合,利用线性矩阵不等式方法和神经网络良好的逼近能力,对一类时滞广义系统设计了鲁棒H∞控制器,并给出了H∞反馈控制器存在的充分条件.使得在一定条件下,闭环系统渐近稳定且从扰动到控制输出的传递函数的H∞范数不超过某个确定的上界.所得结论可化为标准的线性矩阵不等式(LMI)求解,该方法具有一定的实际意义和可行性,算例也验证了其有效性.