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针对自适应神经网络跟踪控制问题,提出一种确定逼近域的方法.采用参考信号取代未知非线性函数中的系统输出,神经网络用于逼近以参考信号为输入的未知不确定项.可以利用参考信号的界预先确定神经网络逼近域,再采用自适应鲁棒方法处理由于函数输入置换所引起的另一类不确定项.所得到的闭环系统是全局稳定的.仿真实例说明了该控制方法的有效性. 相似文献
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非线性时滞大系统自适应神经网络分散控制 总被引:7,自引:3,他引:4
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。 相似文献
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基于观测器的非线性时变时滞系统自适应重复控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类未知时变时滞非线性系统,提出一种基于观测器的重复控制方案.采用线性矩阵不等式设计非线性观测器,所设计的控制律含有PID 反馈项,常值参数自适应律是微分差分型的,时变参数学习律是差分型的.在假设未知时变时滞、时变参数和参考输出的周期有已知的最小公倍数下,通过构造一个Lyapunov-Krasovskii型复合能量函数,证明了所有闭环信号有界且输出跟踪误差收敛.仿真实例表明了算法的有效性. 相似文献
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针对多输入多输出非线性多时滞系统,提出了一种直接自适应模糊跟踪控制方案.该方案有机综合了自适应控制和H∞ 控制,构建了一种自适应时滞模糊逻辑系统用来逼近有多重时滞的未知函数;设计了H∞ 补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动.根据跟踪误差给出了参数调节规律,构造了包含时滞的李亚普诺夫函数,从而证明了误差闭环系统满足期望的H∞ 跟踪性能.仿真结果表明了该方案的可行性. 相似文献
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