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1、時(shí)滯系統(tǒng)和隨機(jī)系統(tǒng)都是實(shí)際工程應(yīng)用中非常重要的系統(tǒng),都是很有研究?jī)r(jià)值的系統(tǒng).與一般的系統(tǒng)相比,時(shí)滯系統(tǒng)和隨機(jī)系統(tǒng)都具有更復(fù)雜的結(jié)構(gòu).近年來在控制領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛的研究方法是反推控制法,但其設(shè)計(jì)過程中會(huì)存在“微分爆炸”的問題,使控制器的計(jì)算量非常大,為此提出了動(dòng)態(tài)面控制方法.但是在非線性系統(tǒng)控制中,動(dòng)態(tài)面控制方法雖然克服了上述缺點(diǎn),還存在在線調(diào)整參數(shù)過多的弊端.因此,在本文中我們將動(dòng)態(tài)面技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制相結(jié)合運(yùn)用了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適
2、應(yīng)動(dòng)態(tài)面控制方法,不僅克服了反推設(shè)計(jì)過程中的缺陷,同時(shí)解決了在線調(diào)整參數(shù)過多的現(xiàn)象,大大減少了計(jì)算量.該論文主要針對(duì)時(shí)滯系統(tǒng)和一類帶有死區(qū)的隨機(jī)系統(tǒng)運(yùn)用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)面控制進(jìn)行了研究.其主要結(jié)論包括以下兩個(gè)部分:
1)一類非仿射非線性時(shí)滯系統(tǒng)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)面控制
對(duì)一類時(shí)滯系統(tǒng)在狀態(tài)時(shí)滯未知和不確定干擾條件下進(jìn)行了控制器設(shè)計(jì)并進(jìn)行穩(wěn)定性分析.首先,為了使未知非仿射函數(shù)具有顯式的控制輸入,我們運(yùn)用中值定
3、理將其進(jìn)行分解.然后,進(jìn)行基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)面控制設(shè)計(jì):將所有未知函數(shù)打包,作為一個(gè)整體用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近.隨后,用Lyapunov-Kraoskii泛函來補(bǔ)償未知時(shí)滯不確定項(xiàng),進(jìn)行穩(wěn)定性分析.最后,用仿真實(shí)例驗(yàn)證了控制器設(shè)計(jì)的有效性.
2)一類帶有死區(qū)的不確定隨機(jī)系統(tǒng)的輸出反饋?zhàn)赃m應(yīng)動(dòng)態(tài)面神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
研究了帶有死區(qū)的不確定隨機(jī)系統(tǒng)的輸出反饋?zhàn)赃m應(yīng)動(dòng)態(tài)面控制器的設(shè)計(jì)問題.首先,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了觀測(cè)器設(shè)計(jì).然后,進(jìn)行基于觀察
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