不確定離散系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制魯棒性研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，離散控制系統(tǒng)逐漸成為了控制理論研究的熱點(diǎn)，而且越來(lái)越多的控制系統(tǒng)表現(xiàn)出了很強(qiáng)不確定性。面對(duì)這些具有不確定性的離散系統(tǒng)，經(jīng)典的控制理論往往無(wú)法得到很好的控制效果。近年來(lái)日漸興起的智能控制技術(shù)能夠很好地解決這類具有復(fù)雜不確定性系統(tǒng)的控制問(wèn)題，成為了控制領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是一種重要的智能控制方法，具有極強(qiáng)的自適應(yīng)能力。它利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近非線性函數(shù)的能力，通過(guò)不斷更新各層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)那些無(wú)法用確定數(shù)

2、學(xué)模型描述的系統(tǒng)的建模或控制器的建立。相對(duì)于傳統(tǒng)的控制方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制能夠很好地應(yīng)用于不確定系統(tǒng)的辨識(shí)和控制之中，具有非常好的穩(wěn)定性和安全性，有很大的研究和應(yīng)用價(jià)值。 雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制能夠解決許多傳統(tǒng)控制理論無(wú)法解決的問(wèn)題，但是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論性的研究目前依然比較少。在控制領(lǐng)域中，人們最關(guān)心的是控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性問(wèn)題，但是目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的穩(wěn)定性研究大多是基于連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)的，關(guān)于離散時(shí)間系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的穩(wěn)定性研究還比較少

3、。本文針對(duì)一類不確定離散時(shí)間系統(tǒng)的跟蹤控制問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制模型，該模型可以在系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)未知的情況，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似計(jì)算系統(tǒng)下一時(shí)刻的輸出，從而達(dá)到對(duì)系統(tǒng)的控制目的。此外，針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP算法在權(quán)值系數(shù)迭代過(guò)程中出現(xiàn)的不穩(wěn)定情況，本文提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒迭代算法。該算法根據(jù)李亞普諾夫穩(wěn)定性理論，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值系數(shù)迭代過(guò)程中引入了“死區(qū)”，從而避免了權(quán)值系數(shù)迭代過(guò)程陷入局部極小值的情況，保證了整個(gè)系統(tǒng)的跟蹤誤差能夠