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针对一类具有未建模动态的纯反馈非线性系统,提出一种自适应动态面控制方法。利用神经网络逼近未知连续函数,通过引入一种动态信号克服未建模动态。与现有结果相比,提出的设计方案简化了对未建模动态的处理过程,取消了神经网络逼近误差有界的假设。理论分析证明了该自适应控制方法能够保证闭环系统是半全局一致终结有界的,仿真结果验证了该方案的有效性。 相似文献
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自寻优自适应动态面控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类不确定非线性系统的跟踪问题,利用神经网络和动态面技术设计控制器,提出一种控制器参数自寻优策略.在每个子系统中,应用径向基函数(RBF)神经网络逼近该子系统中的不确定项;在每一步递推中,引入一个滤波器以克服反推技术中控制项爆炸的缺点.通过定义一个优化目标函数,应用梯度法在控制器参数可行解中寻找一组最优的控制器参数.数值仿真表明该方案是可行的. 相似文献
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对一类具有未建模动态的严格反馈非线性系统,提出一种自适应神经网络动态面控制方案.该方案将动态面控制方法扩展到具有未建模动态的严格反馈非线性系统的控制器设计中,拓展了动态面控制方法的应用范围.利用动态面控制方法引入的紧集来处理未建模动态对于系统的影响.利用Young's不等式,提出两种自适应参数调节方案.与现有研究结果相比,有效地减少了可调参数的数目,放宽了动态不确定性的假设,无需虚拟控制增益系数导数的信息.通过理论分析,证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的,且跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内. 相似文献
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为了减轻非线性动态系统中未知迟滞(Hysteresis)的不良影响,该文提出了一类Backlash型迟滞模型。将有限数量不同宽度的Backlash(Matlab/Simulink)算子进行叠加,来仿真执行器中的迟滞非线性动态。用此模型,提出了基于径向基函数神经网络的自适应控制方案,以控制伴有未知迟滞的非线性动态系统。该方案采用了动态逆的思想及伪控制的概念。利用Lyapunov稳定理论,设计了两个鲁棒控制项,保证动态系统的稳定性、系统中所有信号有界和误差收敛到起点的领域内。通过Matlab/Simulink仿真实验,证明了所提出方案的有效性。 相似文献
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针对研究复杂动态网络多目标控制问题,网络中节点间的耦合强度不随时间变化等特点,提出了一种新型的分布式控制策略和节点之间的耦合强度自适应调整的方法,使网络达到多个控制目标.其中分布式控制策略和耦合强度自适应调整方法仅利用节点的局部信息,使设计的控制器易于实施.利用构建李亚普诺夫函数的方法,给出了网络全局稳定到多个控制目标的条件.当单个节点的动力学函数为混沌的洛仑兹系统时,在典型的无标度网络上进行仿真,结果证实了自适应方法的有效性. 相似文献
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为削弱非线性系统中由滑模控制引起的抖振现象,提出自适应动态滑模控制方案.动态滑模方法是通过设计新的切换函数或将常规滑模变结构控制中的切换函数s通过微分环节构成新的切换函数,该切换函数与系统控制输入的一阶或高阶导数有关,可将不连续项转移到控制的一阶或高阶导数中去,得到在时间上本质连续的动态滑模控制律.该方案利用自适应技术和反演法,设计动态滑模控制器,有效地削弱了系统的抖振.最后仿真结果证明了该方案是正确的. 相似文献
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自适应控制理论是近年来控制文献中讨论较多的热门课题之一。1981年在日本京都举行的国际自控联(IFAC)第八届国际大会上,凡是有关自适应控制和系统辨识方面的小组,教室内部听众饱和,讨论热烈。 相似文献
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基于动态递归神经网络的自适应PID控制 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2-4-1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差及其一阶、二阶微分,因此具有增量型PID控制结构。应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究,仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性,而且对系统参数变化具有较强的鲁棒性。 相似文献
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带有未建模动态的非线性系统的自适应动态面控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类带有未建模动态的非线性纯反馈系统,利用神经网络逼近能力,提出一种自适应动态面控制方案.通过在传统后推设计中引入一阶滤波器,避免了对虚拟控制反复求导而导致的计算复杂性问题.利用Young’s不等式和积分型李亚普诺夫函数,有效地减少了可调参数的数目,无需虚拟控制增益系数导数的信息.理论分析表明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的. 相似文献
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对未知仿射系统提出了用动态神经网实现鲁棒直接自适应的控制的策略,基于Lyapunov理论,获得一个稳定并且连续的学习,闭环系统被证明鲁棒稳定的,此方法不需要离热学习阶段也不要求初始的参数误差足够小。 相似文献
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针对一类不确定非线性时变时滞系统,提出了一种简化的自适应模糊动态面控制方法.该方法取消了对系统时滞常做的假设.仅采用一个模糊逼近器便使所有的未知函数得到补偿,简化了控制器的结构.通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,闭环系统的所有信号被证明为半全局一致最终有界.仿真实例进一步验证了控制方案的有效性. 相似文献
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变体飞机建模及自适应动态面控制 总被引:1,自引:0,他引:1
为了描述变体飞机在变体过程中的动态特性,将变体飞机看成一个质点系,对质点系进行受力分析,得到变体飞机的力方程和力矩方程,并推导出一种变后掠翼飞机的纵向运动方程.为了确保变体飞机在变体过程中的飞行稳定性,提出一种基于动态面的自适应backstepping控制器,通过引入一阶滤波器,避免了传统backstepping设计中的计算膨胀问题.采用径向基(RBF,radial basis function)网络逼近系统不确定项,基于Lyapunov稳定性理论,给出自适应输出反馈控制器和RBF网络权值向量的自适应律,并证明了闭环系统是半全局一致有界.仿真结果表明实际系统的输出响应较好地跟随参考指令,不受变体速率的影响,满足鲁棒性要求. 相似文献
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基于动态神经网络,研究了一类具有未建模动态的未知多变量非线性系统的鲁棒直接自适应控制。基于Lyapunov理论得出一种理棒稳定的权学习算法,该算法不需要知道理想权矩阵的先验知识,并保证设计的控制器的稳定性,仿真结果表明提出的鲁棒控制算法的有效性。 相似文献
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针对机器人跟踪控制问题,设计了一种新型的动态滑模控制器,采用反演(backstepping)方法设计一种新的切换函数,将不连续项转移到了控制的一阶导数中,得到了输入的平滑性的动态滑模控制律。该控制律能保证轨迹跟踪误差的快速收敛性和参数不确定的鲁棒性,仿真实例验证了该控制算法的有效性。 相似文献
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针对污水处理过程溶解氧浓度的控制问题,提出一种直接自适应动态神经网络控制方法(direct adaptive dynamic neural network control,DADNNC).构建的控制系统主要包括神经网络控制器和补偿控制器.神经网络控制器由自组织模糊神经网络实现系统状态与控制量之间的映射;提出一种基于规则无用率的结构修剪算法,并给出结构调整后网络收敛的理论证明.同时,为保证系统稳定,设计补偿控制器减小网络逼近误差,参数调整由Layapunov理论给出.国际基准仿真平台上的实验表明,与固定结构神经网络控制器、PID和模型预测控制等已有控制方法相比,DADNNC方法具有更高的控制精度和更强的适应能力. 相似文献