随机非线性多输入多输出时滞系统的自适应神经网络控制

摘要

非线性系统在现代控制中应用广泛，系统中的不确定性给系统的分析与综合带来了困难。另外，由于随机干扰工业系统中普遍存在，因此随机非线性系统是系统理论研究的重点，随机非线性单输入单输出系统的研究已经取得了很多的成果，但对随机非线性多输入多输出(MIMO)系统的研究很少。所以，本文对随机非线性多输入多输出系统，利用神经网络和自适应控制，提出新的方法来保证系统的稳定性和跟踪性能。具体内容如下:
　　一.严格反馈随机非线性多输入多输出系统的控制器设计
　　这部分，我们将讨论一类严格反馈随机非线性多输入多输出系统的自适应神经控制问题。将利用神经网络和反推方法来进行控制器设计，构造出一类状态反馈控制器，并证明系统Lyapunov稳定。最后，应用MATLAB进行模拟仿真。
　　二.严格反馈随机非线性多输入多输出时滞系统的控制器设计
　　这部分，我们将讨论一类严格反馈随机非线性多输入多输出时变时滞系统的自适应神经控制问题，利用神经网络和反推方法，设计一种新的自适应神经网络控制方案，使得该方案只包含较少的自适应参数，并证明系统Lyapunov稳定。最后，应用MATLAB进行模拟仿真。