隨機(jī)嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制.pdf

1、非線性系統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)具有廣泛的應(yīng)用背景，近二十年來一直是自動(dòng)化控制領(lǐng)域所要研究的熱點(diǎn)課題，尤其是將Backstepping技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近理論相結(jié)合的自適應(yīng)Backstepping神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法受到研究者的廣泛關(guān)注.作為非線性系統(tǒng)的重要組成部分，隨機(jī)非線性系統(tǒng)考慮了外部隨機(jī)干擾等因素，適應(yīng)面更廣，但由于不確定性及模型復(fù)雜度的增加，其控制器設(shè)計(jì)與性能分析比確定性情形要復(fù)雜的多.本文主要針對隨機(jī)嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng)，基于Backstep

2、ping技術(shù)以及積分型Lyapunov函數(shù)提出了一種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案.主要成果如下:
　　 第一，針對一類特殊的隨機(jī)嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng)，引入積分型Lyapunov函數(shù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力、后推設(shè)計(jì)方法以及Young's不等式，構(gòu)造出一類簡單有效的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)反饋控制器.現(xiàn)有文獻(xiàn)研究了非線性規(guī)范型，且控制增益函數(shù)只包含部分狀態(tài)變量，現(xiàn)將其推廣到嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng)，并取消了控制增益函數(shù)只包含部分狀態(tài)變量的限制條件.并

3、在上述系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，考慮了帶有攝動(dòng)項(xiàng)的情形，通過對攝動(dòng)項(xiàng)給出相應(yīng)的假設(shè)條件，提出了一種自適應(yīng)控制方案.通過Lyapunov方法，證明了閉環(huán)系統(tǒng)的所有信號在二階或四階矩意義下半全局一致終結(jié)有界，輸出跟蹤誤差收斂到原點(diǎn)的一個(gè)小鄰域內(nèi).仿真結(jié)果驗(yàn)證了所給控制方案的有效性.
　　 第二，針對一類一般的隨機(jī)嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng)，基于后推設(shè)計(jì)，引入積分型Lyapunov函數(shù)，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近能力，提出了一種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案.與現(xiàn)有研

4、究結(jié)果相比，放寬了對控制系統(tǒng)的要求，取消了對于未知函數(shù)的限制條件.通過Lyapunov方法，證明了閉環(huán)系統(tǒng)的所有信號在二階或四階矩意義下半全局一致終結(jié)有界，輸出跟蹤誤差收斂到原點(diǎn)的一個(gè)小鄰域內(nèi).仿真結(jié)果驗(yàn)證了所給控制方案的有效性.
　　 第三，針對一類隨機(jī)嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)化和后推設(shè)計(jì)方法，提出一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)跟蹤控制方案.與已有文獻(xiàn)相比，該方案不僅克服了自適應(yīng)參數(shù)的個(gè)數(shù)依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)的缺陷，并且對