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基于动态结构自适应神经网络的不确定时滞系统跟踪控制
引用本文:张 敏,胡寿松. 基于动态结构自适应神经网络的不确定时滞系统跟踪控制[J]. 控制理论与应用, 2008, 25(5): 970-972
作者姓名:张 敏  胡寿松
作者单位:南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016
基金项目:国家自然科学基金,航空科研项目
摘    要:针对一类不确定时滞非线性系统,提出一种自适应跟踪控制器.首先采用Lyapunov-Krasovskii函数设计时滞补偿器,并构造其中的参数调节规律.再针对建模误筹及小确定非线性,引入动态结构自适应神经网络,其隐层神经元个数可以随着跟踪误差的增大而在线增加,以提高逼近精度.最后,用仿真示例表明本文所提方法是有效的.

关 键 词:跟踪控制  小确定时滞  自适应神经网络  动态结构神经网络
收稿时间:2006-09-12
修稿时间:2007-10-31

Tracking control for uncertain time-delay systems based on dynamic structure adaptive neural network
ZHANG Min and HU Shou-song. Tracking control for uncertain time-delay systems based on dynamic structure adaptive neural network[J]. Control Theory & Applications, 2008, 25(5): 970-972
Authors:ZHANG Min and HU Shou-song
Affiliation:College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing Jiangsu 210016, China;College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing Jiangsu 210016, China
Abstract:For nonlinear systems with uncertain time delays, an adaptive tracking controller is presented. We use the Lyapunov-Krasovski function to design the time-delay compensator and construct its coefficient updating rules. A dynamic structure adaptive neural network is adopted to eliminate the unknown nonlinearities and modeling error. The simulation shows that the presented method is effective.
Keywords:tracking control   uncertain time delay   adaptive neural network   dynamic structure neural network
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