基于神经网络的不确定非线性系统的滑模自适应稳定控制研究

摘要

近年来,智能控制技术在对不确定非线性动态系统的控制领域的应用和研究越来越受到关注,并且取得了很多成果.该论文主要分为两大部分.第一部分主要运用多层神经网络所具有独特的逼近非线性函数的特性和能力,针对一类不确定非线性SISO动态系统,基于滑模控制原理和Lyapunov稳定理论,设计并分析了两种控制方案,最后经过严密的证明,保证了闭环系统的渐近稳定.通过大量的仿真实验表明该论文所设计的策略是正确的,并具有较强的鲁棒性.第二部分针是对一类大系统的分散自适应控制问题,运用第一部分已取得的成果,提出了一个分散稳定自适应控制器,经过稳定性分析,证明了该控制器能够保证被控系统闭环稳定,系统的跟踪误差将收敛到零的某一较小的领域内,仿真试验也表明了该部分所提出的策略是正确有效的.该论文集中利用了多层前馈网络MNNs来进行控制器设计和分析.要说明的是,有关将我们的控制策略和技术推广到利用其它类型的神经网络来解决相应的控制问题,还有待进一步研究.

目录

第一章绪论

§1.1智能控制的发展概述

§1.2本论文研究的动因

第二章基于MNNs的直接自适应控制

§2.1引言

§2.2问题的提出

§2.3控制器设计

§2.4稳定性分析

§2.5仿真实验

§2.6小结

附图

Abstract

第三章基于MNNs的间接自适应控制

§3.1引言

§3.2问题的提出

§3.3控制方案的设计

§3.4稳定性分析

§3.5仿真实验

§3.6小结

Abstract

第四章一类大系统的分散稳定控制

§4.1引言

§4.2问题的描述

§4.3控制器的设计

§4.3稳定性分析

§4.5仿真试验

§4.6小结

Abstract

第五章总结

参考文献

作者在攻读硕士期间发表论文

致谢