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研究了一类采样数据非线性系统的动态神经网络稳定自适应控制方法.不同于静态
神经网络自适应控制,动态神经网络自适应控制中神经网络用于逼近整个采样数据非线性系
统,而不是动态系统中的非线性分量.系统的控制律由神经网络系统的动态逆、自适应补偿项
和神经变结构鲁棒控制项组成.神经变结构控制用于保证系统的全局稳定性,并加速动态神
经网络系统的适近速度.证明了动态神经网络自适应控制系统的稳定性,并得到了动态神经
网络系统的学习算法.仿真研究表明,基于动态神经网络的非线性系统稳定自适应控制方法
较基于静态神经网络的自适应方法具有更好的性能. 相似文献
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讨论了充液航天器大角度姿态机动自适应非线性动态逆控制设计.推导了航天器-液体晃动耦合系统动力学方程.采用单摆等效力学模型对液体燃料晃动进行动力学建模.由于充液航天器控制系统的强耦合非线性,故采用神经网络构造系统的自适应非线性动态逆控制器.通过实际算例对该控制器的跟综性能进行了测试,结果证明该自适应非线性动态逆控制器在包... 相似文献
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基于神经网络的动态系统逆模型辨识及闭环控制 总被引:6,自引:1,他引:6
本文提出一种动态线性或非线性系统的神经网络逆模型辨识结构,并引出两种PID与神经网络逆模型相结合的自适应控制方案,神经网络模型采用基于U-D分解卡尔曼滤波学习算法(UDK)的动态前向多层网、仿真结果表明了所述辨识方案的有效性及特点 。 相似文献
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该文针对不平滑、多映射动态迟滞非线性系统,提出了一种基于神经网络自适应控制方案。在该方案中,通过利用神经网络来逼近模型误差,避免了目前常用逆模型补偿方案中,需求取复杂逆模型的问题。应用Lyapnov稳定定理,证明了整个闭环系统的跟踪误差及神经网络权值将收敛到零点一个有界邻域内。仿真结果表明,所提出的控制方案能够有效补偿迟滞非线性对系统的影响。 相似文献
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基于复合正交神经网络的自适应逆控制系统 总被引:10,自引:0,他引:10
目前,在自适应逆控制系统中常采用BP神经网络,而BP网络存在算法复杂、易陷入局部极小解等不足。而正交神经网络能克服BP网络的不足,但由于正交神经网络学习算法存在某些局限性,提出了一种复合正交神经网络,该正交网络结构与三层前向正交网络相同,不同的是正交网络的隐单元处理函数采用带参数的Sigmoid函数的复合正交函数,该神经网络算法简单,学习收敛速度快,并能对网络的函数参数进行优化,为非线性系统的动态建模提供了一种方法。仿真实验表明,网络在用于过程的自适应逆控制中具有很高的控制精度和自适应学习能力。该动态神经网络比其它神经网络具有更强的建模能力与学习适应性,有线性、非线性逼近精度高等优异特性,非常适合于实时控制系统。 相似文献
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研究飞行安全控制问题,可采用动态逆与神经网络模型参考自适应控制理论相结合,对飞机纵向自适应鲁棒容错飞行控制律进行设计,同时采用改进的粒子群算法优化神经网络参数,提高了自适应算法的效率.控制策略采用内-外环的控制结构,内控制回路以逆控制消除系统的非线性性和输出耦合;外控制回路基于模型参考自适应控制的思想,利用改进粒子群优化的神经网络设计前向自适应控制器,以消除逆控制的建模误差和对参数变化敏感的缺点,可使系统获得较好的动态性能和较强的鲁棒性.仿真结果表明采用的自适应鲁棒容错飞行控制方法有效抑制了操纵面故障,消除了对飞行任务的不良影响,保证了安全性能. 相似文献
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针对常规飞行控制方法难以适用于重复使用助推飞行器(RBV)大调姿转弯飞行段强非线性、强耦合、大角度的问题,提出一种基于神经网络鲁棒自适应非线性动态逆的重复使用助推飞行器飞行控制策略.首先,充分考虑气动力系数随马赫数、攻角及侧滑角等变化的非线性特点,建立完整的重复使用助推飞行器非线性六自由度模型;其次,利用非线性动态逆控制实现重复使用助推飞行器系统的伪线性解耦;然后,利用单隐层神经网络来逼近系统模型不确定性所带来的动态逆误差,最后,利用鲁棒自适应控制来抑制外加干扰以及网络逼近误差.非线性仿真验证了该控制策略在大调姿转弯段的可行性和有效性,同时控制策略的设计方法物理概念清晰,易于工程实现. 相似文献