基于FNN的随机非线性系统控制器设计与分析

摘要

实际工程系统往往表现为非线性系统，而且系统中不可避免地存在各种不确定性和外部随机扰动。这些不确定性和随机扰动会对系统的稳定性和性能产生影响。因此，随机非线性系统的控制问题研究具有重要的理论意义。在工程实践中，如何克服不确定性和随机扰动对飞行控制系统稳定性的影响进而保证飞行安全，是具有实际应用价值的课题。因此，本论文主要针对随机非线性不确定系统进行镇定控制器的分析和设计，并将理论研究成果应用于飞行系统的稳定性控制中。主要研究内容如下：
　　首先对国内外随机非线性系统控制问题研究的发展现状进行介绍总结，分析目前研究热点与需解决的问题；在随机Lyapunov稳定性理论框架下，将Backstepping技术与模糊神经网络方法相结合，通过构建四层模糊神经网络，使得输出权值可自适应调整，从而设计出使得一类纯反馈随机非线性不确定系统的状态依概率有界的自适应控制器，设计方法有效地减少了可调参数的数目；针对Backstepping的不足，为改进控制器设计，引入动态面控制方法，通过一阶低通滤波器的应用避免参数膨胀，并简化了实际控制器结构，降低计算量，设计出使得闭环系统半全局一致最终有界的自适应控制器；此外，通过减小滤波时间来加快系统状态收敛且减小滤波误差；将所获得的理论成果应用于含随机扰动的高超速飞行器纵向模型控制中，设计出自适应模糊神经网络动态面控制器，以保证闭环系统信号是半全局一致最终有界的，仿真结果验证了该方法的有效性；最后，对全文进行总结与展望。

目录

声明

注释表

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 随机非线性系统研究发展

1.3 论文内容安排

1.4 小结

第二章 随机非线性系统控制器设计基础

2.1 随机非线性系统理论

2.2 Backstepping与动态面控制

2.3 模糊神经网络模型

2.4 小结

第三章 基于FNN的随机非线性系统Backstepping控制

3.1 系统描述

3.2 FNN设计

3.3 控制器设计与分析

3.4 数值仿真

3.5 仿真结果

3.6 小结

第四章 基于FNN的随机非线性系统动态面控制

4.1 系统描述

4.2 控制器设计与分析

4.3 数值仿真

4.4 仿真结果

4.5 小结

第五章 动态面控制在高超声速飞行器控制中的应用

5.1 Backstepping与动态面设计对比分析

5.2 高超声速飞行器简介

5.3 系统纵向模型描述

5.4 基于纵向模型的控制器设计与分析

5.5 系统仿真

5.6 小结

第六章 总结与展望

6.1 论文主要工作

6.2 研究展望

参考文献

致谢

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