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《渤海大学》 2017年
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具有输入时滞的切换非线性系统的神经网络追踪控制

李璐  
【摘要】:由于连续的动力学、离散动力学和逻辑决策等因素的作用,大量的实际设备都可以被描述成切换系统。本文针对几类切换非线性系统,结合Backstepping设计方法和基于神经网络的自适应控制方法,研究了相应控制器的设计方法及闭环系统的有界性、收敛性问题。主要工作概括如下:对于一类具有不确定、输入时滞、外部时变干扰的严格反馈切换非线性系统,提出了一种基于神经网络的控制方法。首先,通过构建一个滤波器和虚拟观测器来获得辅助信号。然后,通过运用Backstepping设计方法和神经网络方法,对于所有的子系统构建一个共同的李雅普诺夫函数和一个状态反馈控制。然后,证明闭环系统的所有信号是半全局一致终结有界的,并且追踪误差最终收敛到一个充分小的紧集。最后,通过一个仿真的例子,所提出的方法被验证是有效的。对于一类具有时滞和干扰的多输入多输出不确定非线性切换系统,提出了一个新的基于神经网络的自适应输出追踪控制方法。结合径向基函数神经网络的通用逼近能力和一个改良的多重李雅普诺夫函数方案以及自适应Backstepping递归设计,对所考虑系统提出了一个新颖的自适应神经输出追踪控制设计方法。然后,证明了闭环系统的所有信号是半全局一致终结有界的,并且追踪误差最终收敛到一个充分小的紧集。最后,通过一个仿真的例子,所提出的方法被验证是有效的。
【学位授予单位】:渤海大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O231

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