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非线性系统的神经网络鲁棒自适应跟踪控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类具有未知非线性函数和未知虚拟系数非线性函数的二阶非线性系统,提出了一种神经网络鲁棒自适应输出跟踪控制方法.用李雅普诺夫稳定性分析方法证明了本文的神经网络自适应控制器能够使受控系统内的所有信号均为有界.选择的神经网络权值调整规律可以防止自适应控制中的参数漂移. 相似文献
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针对一类具有未知参数、未建模动态和外界干扰的不确定非线性系统,选择适当的参数对这些不确定性进行估值、补偿和模型参考,利用Backstepping方法,设计了一种新的鲁棒自适应控制器。该控制器能保证闭环系统的所有信号是全局有界的,跟踪误差收敛到一个小的残差集内。仿真结果表明该方法的有效性。 相似文献
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对于具有不确定因素的离散非线性动态系统,通过校正神经网络预报器的输出,运用加权预报控制性能指标和网络辨识器模型局部线性化的思想,提出了一个间接鲁棒自适应神经网络控制算法,仿真研究证实了该控制策略的鲁棒性和有效性. 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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应用Lyapunov稳定性判据结合微分几何角线性化理论,给出一种具奇异摄动的可线性化非线性系统的鲁棒自适性控制方法,并给出了仿真实例。 相似文献
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针对一类控制增益函数及符号均未知的不确定非线性系统,基于反推滑模设计方法,提出一种鲁棒自适应神经网络控制方案.结合Nussbaum增益设计技术和神经网络逼近能力,取消了控制增益函数及符号已知的条件,应用积分型Lyapunov函数避免了控制器奇异性问题,并通过引入神经网络逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项消除了建模误差和不确定干扰的影响.理论分析证明了闭环系统所有信号半全局一致终结有界,仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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基于DSC后推法的非线性系统的鲁棒自适应NN控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类具有不确定系统函数和方向未知的不确定增益函数的非线性系统, 提出了一种鲁棒自适应神经网络控制算法. 本算法采用RBF神经网络(Radial based function neural network, RBF NN)逼近模型不确定性, 外界干扰和建模误差采用非线性阻尼项进行补偿, 将动态面控制(Dynamic surface control, DSC)与后推方法结合, 消除了反推法的计算膨胀问题, 降低了控制器的复杂性; 尤其是采用Nussbaum函数处理系统中方向未知的不确定虚拟控制增益函数, 不仅可以避免可能存在的控制器奇异值问题, 而且还能使得整个系统的在线学习参数显著减少, 与DSC方法优点结合, 使得控制算法的计算量大为减少, 便于计算机实现. 稳定性分析证明了所得闭环系统是半全局一致最终有界(Semi-global uniformly ultimately bounded, SGUUB)的, 并且跟踪误差可以收敛到原点的一个较小邻域. 最后, 计算机仿真结果表明了本文所提出控制器的有效性. 相似文献
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近年来,随着便携、轻巧的数码成像设备的日益普及,人们获取图像的手段日益方便与灵活,数字图像在视频监控、医疗诊断、太空探测等领域起到了重要的作用.然而,在现有的成像过程中存在诸多问题,如相机的感光单元质量差、摄影者专业水平低、拍摄环境恶劣等,往往导致最终得到的图像含有明显的模糊以及噪声.如何使计算机自动地从模糊图像中把清... 相似文献
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研究了分数阶模型参考自适应控制系统.引入了分数阶微积分的概念,利用系统的输入输出,通过构造辅助信号设计了分数阶的自适应控制器和一类新的有界干扰系统的变结构分数阶鲁棒自适应控制器.基于分数阶微积分和Lyapunov稳定性理论,证明了所设计的闭环系统的稳定性.最后,仿真实验验证了此方法的有效性. 相似文献
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董立红 《计算机工程与科学》2012,34(1):169-173
多关节机械手系统中普遍存在摩擦特性、随机干扰及负载变化等非线性因素的影响。针对传统的PID控制和模糊控制很难对该类系统实现快速高精度的跟踪控制等问题,本文在模糊信息已知并且所有状态变量均可测得的情况下,设计了一种基于模糊补偿的鲁棒自适应模糊控制律。同时,为了减少模糊逼近的计算量,提高运算效率,采用了对不同的扰动补偿项加以区分、分别逼近的方法。仿真实验结果表明,这种改进的带模糊补偿的鲁棒自适应模糊控制可以很好地抑制摩擦、扰动及负载变化等非线性因素的影响。 相似文献
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一种新的鲁棒自适应控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过引入估计误差符号信息的反馈来建立一种新的鲁棒自适应控制器,能确保存在有界外部干扰时Lyapunov函数对时间的导数的半负定性,从而确保了系统的稳定性,使系统具有较强的鲁棒性,理论分析与仿真结果表明,该鲁棒自适应控制器对有界外部干扰有较强的抑制能力,并且可以加快自适应初始阶段的收敛速度。 相似文献
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本文针对具有执行器故障的一类离散非线性多输入多输出(Multi-input multi-output, MIMO)系统, 提出了一种基于事件触发的自适应评判容错控制方案. 该控制方案包括评价和执行网络. 在评价网络里, 为了缓解现有的非光滑二值效用函数可能引起的执行网络跳变问题, 利用高斯函数构建了一个光滑的效用函数, 并采用评价网络近似最优性能指标函数. 在执行网络里, 通过变量替换将系统状态的将来信息转化成关于系统当前状态的函数, 并结合事件触发机制设计了最优跟踪控制器. 该控制器引入了动态补偿项, 不仅能够抑制执行器故障对系统性能的影响, 而且能够改善系统的控制性能. 稳定性分析表明所有信号最终一致有界且跟踪误差收敛于原点的有界小邻域内. 数值系统和实际系统的仿真结果验证了该方案的有效性. 相似文献