基于神经网络的一类非线性系统的自适应控制

基于递归神经网络给出了仅含一个非线性环节的一类非线性系统的自适应控制方案。该方案采用递归神经网络辨识非线性系统中的未知非线性环节。沿用广义最小方差自校正控制方法,可以解决非线性环节未知和工作点变化时传统方法无法控制的自适应控制问题。理论分析和仿真结果表明,该方法具有很好的控制效果。     

基于递归多层神经网络的非线性系统控制研究

本文基于提出的递归多层神经网络结构，进行了非线性系统的模型参考自适应控制研究，并为其提供了全解耦的推广Kalman滤波器学习算法，通过SISO非线性动力学系统的控制仿真，表明本文的控制方法对于阶未知的非线性对象或具有未知延迟的系统控制是可行的。     

基于递归神经网络的一类非线性无模型系统的自适应控制

给出了基于递归神经网络非线性无模型的自适应控制方案，它具有灵活、简单、方法等特点，可以处理传统方法和非线性无模型系统自适应控制方法不能控制或控制效果不理想的非线性对象。理论分析和仿真结果证明了这种方法的优越性。     

基于神经网络的一类非线性系统的稳定自适应控制器设计方法*

针对一类非线性连续时间系统,其中非线性函数未知,提出了一种基于神经网络的稳定自适应控制方案,由于控制律的选择基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论,因此,该控制方案不仅能够解决这类非线性系统的跟踪问题。     

基于神经网络的不确定机器人自适应滑模控制

提出一种机器人轨迹跟踪的自适应神经滑模控制。该控制方案将神经网络的非线性映射能力与变结构控制理论相结合,利用RBF网络自适应学习系统不确定性的未知上界,神经网络的输出用于自适应修正控制律的切换增益。这种新型控制器能保证机械手位置和速度跟踪误差渐近收敛于零。仿真结果表明了该方案的有效性。     

基于线性参数神经网络的非线性系统稳定自适应控制

提出适用于多种网络类型的神经网络稳定自适应控制设计思想,在神经网络逼近误差界未知的条件下,对该误差界进行在线自适应估计,研究基于线性参数神经网络的仿射非线性系统稳定自适应控制。采和Ｌａｐｕｎｏｖ函数方法证明系统状态变量、网络权值矢量、网络逼近误差界的在线估计及输出跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,该方案跟踪性能良好,稳态误差较小,系统输出能快速跟踪目标信号。     

一类动态递归神经网络的智能控制器

提出一种改进型动态递归神经网络的自适应控制方法，研究了动态递归网络的学习算法，分析了学习算法的收敛性，并推导了保证算法收敛的有效学习率范围，在此基础上提出了模糊推理自适应学习率方法。计算机仿真实验表明，本文控制方法对于未知、非线性被控对象的控制是有效的。     

基于非线性增益递归滑模的船舶轨迹跟踪动态面自适应控制

针对三自由度全驱动船舶存在模型不确定和未知外部环境扰动的情况,设计出一种基于非线性增益递归滑模的船舶轨迹跟踪动态面自适应神经网络控制方法.该方法综合考虑船舶位置和速度误差之间关系设计递归滑模面,引入神经网络对船舶模型不确定部分进行逼近,设计带σ-修正泄露项的自适应律对神经网络逼近误差与外界环境扰动总和的界进行估计,并应用一种非线性增益函数构造动态面控制律,选取李雅普诺夫函数证明了该控制律能够保证轨迹跟踪闭环系统内所有信号的一致最终有界性.最后,基于一艘供给船进行仿真验证,结果表明,船舶轨迹跟踪响应速度快、精度高,所设计控制器对系统模型参数摄动及外界扰动具有较强的鲁棒性.     

控制增益符号未知的MIMO时滞系统自适应控制

针对一类带有死区模型并具有未知函数控制增益的不确定MIMO非线性时滞系统,基于滑模控制原理和Nussbaum函数的性质,提出了一种稳定的自适应神经网络控制方案.该方案放宽了对函数控制增益上界为未知常数的假设,并通过使用Lyapunov-Krasovskii泛函抵消了因未知时变时滞带来的系统不确定性.理论分析证明,闭环系统是半全局一致终结有界.仿真结果表明了该方法的有效性.     

未知控制方向的迟滞非线性系统预设自适应控制

针对一类含有迟滞特性的未知控制方向严反馈非线性系统,设计了基于误差变换的反步自适应控制器.首先提出动态迟滞算子来扩展输入空间建立神经网络迟滞模型.然后利用径向基函数(RBF)神经网络逼近未知函数,并引入Nussbaum型函数来解决系统未知控制方向问题.最后采用误差变换将误差限定在预设的范围内,并利用反步法设计自适应控制器.该控制方案不仅能够保证跟踪精度,还可以提高系统暂态和稳态性能.仿真结果表明了控制方案的可行性.     

非线性时滞大系统自适应神经网络分散控制

针对一类未知非线性时滞关联大系统，提出一种自适应神经网络分散跟踪控制方案．采用神经网络逼近各子系统内部的非线性函数和关联项中的时滞非线性函数；利用占有方法处理时滞项，采用Backstepping技术设计分散控制律和参数自适应律．基于Lyapunov-Krasoviskii泛函证明了闭环大系统所有信号半全局一致最终有界．通过调节设计参数和增加神经元个数，可以实现任意输出跟踪精度．实例仿真说明了该方案的可行性。     

基于动态面的未知常数增益自适应间接控制

讨论具有未知常数虚拟控制增益及扰动的非线性系统的自适应动态面控制。针对一类具有外界扰动的常增益非线性系统,基于神经网络的逼近能力,结合动态面控制技术,引入一阶滤波器,提出间接自适应控制方案。该方案有效消除了后推设计中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。     

基于LuGre 摩擦模型的机械臂模糊神经网络控制

针对未知摩擦非线性会使机械臂控制精度难以提高的缺陷,建立基于动态LuGre摩擦的机械臂模型.在系统参数未知和机械臂负载变化的情况下,设计一种自适应模糊神经网络控制器,采用基函数中心和宽度均自适应变化的模糊神经网络补偿器,实现对系统中包括LuGre摩擦在内的非线性环节的逼近,并利用滑模控制项减小逼近误差.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性,并通过仿真结果验证了所提出控制方法的有效性.     

非线性系统的神经网络鲁棒自适应跟踪控制

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.     

基于神经网络的非线性系统稳定自适应控制

本文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 ,提出了一种基于神经网络的稳定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稳定 ,并使输出跟踪误差随时间趋于无穷而收敛到零 .仿真算例证明了该算法的有效性     

具有动态不确定性的自适应动态面控制

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。     

一种简化的自适应神经网络输出反馈镇定

针对一类输出反馈非线性时滞系统,提出一种简化的自适应神经网络镇定算法.所设计的状态观测器和控制器不依赖于时滞.不同于现有的结果,系统的时滞项假定完全未知,仅采用一个神经网络补偿所有未知非线性函数,因此控制器设计更加简单,而且最终的闭环系统被证明是半全局渐近稳定的.仿真结果进一步验证了该控制方案的有效性.     

基于自适应神经网络的不确定非线性系统的模糊跟踪控制

提出了一种基于模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,首先利用T＿S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,对基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.并在此基础上,进一步采用RBF神经网络完全自适应控制,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,从而有效地消除系统的未知不确定性和模糊建模误差的影响,保证了非线性闭环系统的稳定性和系统的H∞跟踪性能,而不要求系统的不确定项和模糊建模误差满足任何匹配条件或约束.最后,将所提出的方法应用到一非线性混沌系统,仿真结果表明了所提出的方案不仅能够有效地稳定该混沌系统,而且能使系统输出跟踪期望输出.     

基于神经网络的周期扰动非线性系统自适应渐近跟踪控制

针对一类具有周期扰动和输入时滞的不确定非线性系统,提出一种基于神经网络的自适应动态面控制方案.将径向基函数神经网络和傅里叶级数展开结合,构造一种混合函数逼近器来逼近系统中未知的周期扰动函数.通过引入一个积分项解决输入时滞问题,同时采用带有非线性滤波器的动态面控制方法,避免自适应反推控制方法中普遍存在的复杂性爆炸问题.所...     

基于神经网络的一类非线性系统自适应跟踪控制

提出一种非线性系统的自适应神经跟踪控制方案。通过利用RBF神经网络对未知非线性系统建模,并用一个滑模控制项消除网络建模误差和外部干扰的影响,从而能够保证闭环系统的全局稳定性和输出跟踪误差渐近收敛于零。