文档介绍：基于神经网络的非线性时滞系统的自适应跟踪控制研究研究方向:智能控制理论与技术研究生:周树杰昵胙镏荽笱Чぱ妒垦宦畚培养单位:扬州大学专业名称:控制理论与控制工程指导老师:张天平教授.
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本文研究工作得到了以下项目资助国家自然科学基金资助项目“具有输入非线性的不确定时滞系统的稳定自适应控制研究”“具有未知死区、时滞的非线性系统的鲁棒自适应控制”
摘要线性系统的控制研究引起了控制领域广泛的关注,并取得了诸多的研究成果。在实力,提出了一种分散自适应神经网络控制方案。该方案利用中值定理对未知非仿射函数进行分离;利用分离技术和痵不等式放宽了对未知时滞及时滞互联不确所有信号是有界的,输出跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内。第三,对一类控制增益符号未知和死区非线性输入的时变时滞非仿射互联大系随着社会生产力的不断发展以及人们对控制性能要求的日益提高,对不确定非际的控制系统中,时间滞后广泛存在。时滞的存在会对系统的性能产生重要影响,引起控制器奇异等问题,甚至会破坏闭环系统的稳定性。因此对非线性时滞系统的研究具有十分重要的意义。本文针对一类非线性时变时滞系统,结合泛函,神经网络的逼近能力以及稳定性理论提出了几种自适应控制方案。本文的主要工作如下:第一,对一类具有未知扰动和非线性死区输入的非线性时变时滞系统,基于变结构控制原理和函数的性质,提出了两种改进的自适应控制器设计的新方案。该方案利用神经网络来逼近未知的非线性函数,。所设计的控制器是连续的,避免了抖振现象。通过利用二次型函数放宽了对控制增益的限制,所研究的系统更具有普遍性。通过理论分析,证明了闭环控制系统的所有信号是半全局一致终结有界的,跟踪误差收敛到一个小的残差集内。第二,对一类具有未知时变时滞的非仿射互联大系统,基于神经网络的逼近能定项的限制,同时大大减少了在线调节参数的数量。此外,。通过理论分析,证明了闭环系统统,基于型函数的性质和神经网络的逼近能力,提出了一种分散自适应神经网络控制方案。该方案利用中值定理对未知非仿射函数进行分离;利用分离原理和痵不等式放宽了对时滞及时滞互联不确定项的限制,同时大大减少了在线调节的自适应参数的数量。通过理论分析,所设计的自适应控制方案保证了闭环系统所有的信号是半全局一致有界的,同时输出跟踪误差收敛到零点的一个小邻域内。摘要
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