文档介绍：大连理工大学
硕士学位论文
不确定离散系统的神经网络控制鲁棒性研究
姓名:姜鸣
申请学位级别:硕士
专业:运筹学与控制论
指导教师:卢玉峰
20090601
摘要随着科学技术的进步,离散控制系统逐渐成为了控制理论研究的热点,而且越来越多的控制系统表现出了很强不确定性。面对这些具有不确定性的离散系统,经典的控制理论往往无法得到很好的控制效果。近年来日渐兴起的智能控制技术能够很好地解决这类具有复杂不确定性系统的控制问题,成为了控制领域研究的热点。神经网络控制是一种重要的智能控制方法,具有极强的自适应能力。它利用神经网络逼近非线性函数的能力,通过不断更新各层神经元之间的连接权值来实现对那些无法用确定数学模型描述的系统的建模或控制器的建立。相对于传统的控制方法,神经网络控制能够很好地应用于不确定系统的辨识和控制之中,具有非常好的稳定性和安全性,有很大的研究和应用价虽然神经网络控制能够解决许多传统控制理论无法解决的问题,但是关于神经网络控制理论性的研究目前依然比较少。在控制领域中,人们最关心的是控制系统的稳定性系统的神经网络控制的稳定性研究还比较少。本文针对一类不确定离散时间系统的跟踪控制问题,设计了一个基于神经网络的控制模型,该模型可以在系统内部结构未知的情况,通过神经网络近似计算系统下一时刻的输出,从而达到对系统的控制目的。此外,针对神经网络中的算法在权值系数迭代过程中出现的不稳定情况,本文提出了一种神经网络鲁棒迭代算法。该算法根据李亚普诺夫稳定性理论,在神经网络权值系数迭代过程中引入了“死区”,从而避免了权值系数迭代过程陷入局部极小值的情况,保证了整个系统的跟踪误差能够收敛。通过两组仿真实验可以看到,对比神经网络标准的算法,使用本文提出的鲁棒迭代算法的神经网络控制模型,无论在信号的跟踪质量还是跟踪误差的收敛速度上都有了明显改善。关键词:不确定离散系统;神经网络控制;鲁棒性;李亚普诺夫稳定值。问题,但是目前神经网络控制的稳定性研究大多是基于连续时间系统的,关于离散时间大连理工大学硕士学位论文
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盔圣殛复亟塑盘盆釜宰丝图经丝塑实噬堕,筮绝日期:罘δ辍7υ互日大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外,本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。学位论文题目:作者签名:、钟,
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绪论控制理论概述控制理论和控制技术对于现代科技进步起着重要的作用,可以说控制论和自动化技术为推动人类文明进步做出了重要贡献。在今天的社会生活中,微电子技术,自动化装置已无所不在,通讯,金融业已接近全面自动化,机械加工,汽车制造,医疗器械,现代自动化程度日益提高,自动化装置已广泛进入家庭。近些年来,控制科学在非线性控制、分布参数控制、系统辨识、随机控制、自适应控制、鲁棒控制、离散系统、混合系统、智能控制等方向上有了长足的发展。在未来十几年,这些方向仍将是控制科学的主要研究方向,它们之间的交叉与结合,也必将形成更多应用性更强的重要研究方向。控制理论是一门关于控制系统建模、分析和综合的一般性理论,它可以看作是控制系统在应用数学中的一个分支。控制理论的发展与控制技术的发展密切相关的,大致可以分为以下四个发展阶段:经典控制理论阶段、现代控制理论阶段、大系统控制阶段以经典控制理论是从第二次世界大战开始到世纪年代末期。在这一时期,由于生产和军事的需要,自动控制技术开始蓬勃发展,自动控制理论也逐步形成了比较完整的体系,并在工程实践中得到成功的应用。经典控制理论主要研究的对象是单变量常系数线性系统,系统的数学模型通常采用传递函数来表示。此时控制系统的分析和综合方法主要是基于轨迹法和频率法,但是这些方法只适用于单变量线性定常系统,对系统内部状态缺少必要的了解。现代控制理论的发展始于世纪年代初。在这一时期,宇航技术的发展推动了高性能、高精度、多结构体、多自由度复杂的控制系统的研究,经典控制理论已经不能完全满足设计上的要求。同时计算机的