復(fù)雜非線性系統(tǒng)的智能自適應(yīng)重構(gòu)控制.pdf

1、該文研究了一類具有時滯和(或)不確定性的復(fù)雜非線性系統(tǒng)的智能自適應(yīng)重構(gòu)控制問題.將T-S模糊模型和自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與先進的魯棒控制技術(shù)有機結(jié)合,提出了一套比較實用的復(fù)雜非線性系統(tǒng)的重構(gòu)控制方法.文中首先討論了一類具有狀態(tài)和控制時滯的不確定非線性系統(tǒng)的模糊H<,∞>狀態(tài)反饋控制問題.在利用具有時滯的不確定Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型對非線性系統(tǒng)進行建模的基礎(chǔ)上,提出了一套模糊魯棒H<,∞>控制器的系統(tǒng)設(shè)計方法.在基于T-S模

2、糊模型的基礎(chǔ)上,文中討論一類具有執(zhí)行機構(gòu)故障的非線性系統(tǒng)的模糊容錯控制,使得系統(tǒng)在執(zhí)行機構(gòu)卡死或失效時仍然能夠保持穩(wěn)定并且跟蹤給定的期望信號.進一步,文中針對一類具有不確定性的非線性系統(tǒng),通過Backstepping技術(shù)將基于T-S模糊模型的模糊增益控制器與自適應(yīng)模糊控制器相結(jié)合,提出了一種模糊魯棒重構(gòu)控制方法,通過模糊自適應(yīng)控制器的作用,可以自動補償于系統(tǒng)的建模誤差、不確定因素及執(zhí)行機構(gòu)故障等造成的影響.為了彌補現(xiàn)有的基于模糊模型控制

3、設(shè)計方法的不足,文中提出了一種將自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和基于T-S模糊模型控制方法相結(jié)合的新的控制方法.在原有模糊H<,∞>控制的基礎(chǔ)上,進一步引入了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完全自適應(yīng)控制方法,通過在線自適應(yīng)調(diào)整RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重、函數(shù)中心和寬度,可以有效地對消系統(tǒng)的未知不確定性和模糊建模誤差的影響,解決了當(dāng)系統(tǒng)的不確定項和模糊建模誤差不滿足任何匹配條件或約束條件時的非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定控制和跟蹤控制問題.同時,當(dāng)現(xiàn)有的基于模型的模糊控制器無法求解時,

4、文中給出了一種改進的基于模糊模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)重構(gòu)控制方案.將所有的局部狀態(tài)反饋控制器和基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒自適應(yīng)控制器相結(jié)合,構(gòu)造使系統(tǒng)穩(wěn)定的模糊邏輯控制器,從而不需要求李亞普諾夫方程的公共解,拓寬了該方法的適用范圍.此外,由于傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)通常選用常規(guī)高斯函數(shù),因此在學(xué)習(xí)中易受到對稱性限制.針對這一問題,文中提出了一種全自適應(yīng)的不對稱高斯基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(AGBFN)結(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)采用具有不對稱寬度的偽高斯函數(shù),