收藏本站
《湖南大学》 2010年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

不确定非线性系统神经网络自适应跟踪控制

胡慧  
【摘要】:系统的输出跟踪问题是控制理论综合问题中的一个重要研究课题,实际系统的非线性特性以及不可避免的不确定性因素的存在对系统的输出跟踪有很大的影响。因此研究不确定非线性系统的输出跟踪问题具有非常重要的理论意义和应用价值。神经网络固有非线性逼近能力、自适应和泛化能力以及联想记忆能力是解决不确定非线性系统控制问题的一种有效的方法,也使其成为贯穿本文各个研究部分的关键技术。鉴于此,在深入理解非线性系统理论和智能控制理论的基础上,本文系统化地研究了几类不确定非线性系统的自适应神经网络跟踪控制方法。本文的主要工作如下: (1)基于Lyapunov函数和梯度下降算法研究了一类具有零动态的不确定仿射非线性SISO系统自适应跟踪控制问题。提出了无需鲁棒控制项的神经网络自适应控制器,直接使用神经网络控制器对理想控制器的控制逼近误差,采用梯度下降算法获得参数更新律,最终参数更新律为输出偏差的非线性函数。所提出的控制律保证了闭环系统的稳定性并使得系统所有状态最终一致有界。 (2)针对一类具有未知外部干扰及内部不确定性的非线性MIMO系统,提出了基于神经网络干扰观测器的一种鲁棒跟踪控制方法以降低控制器对干扰的要求;应用“主导输入”的概念,将外部干扰、内部不确定性和子系统的交叉耦合组成复合干扰,设计基于神经网络的干扰观测器,以逼近复合干扰。该方法将神经网络控制、H∞控制和自适应控制结合到一起,确保了闭环系统的稳定性及系统中所有信号的最终一致有界性,系统输出跟踪参考输入信号,复合干扰对系统跟踪误差的影响衰减到一个指定的水平。 (3)针对一类具有外部干扰的不确定仿射非线性MIMO系统提出了一种神经网络输出反馈跟踪控制方法。该方法应用“主导输入”的概念,将一个MIMO系统分解成多个SISO系统进行设计,并且控制律和参数更新律中仅用到输出误差,无需设计状态观测器或加入低通滤波器使得估计误差动态满足严格正实条件,从而大大简化了系统的设计,具有重要的理论和应用价值。基于Lyapunov稳定性定理证明了系统的稳定性及信号的有界性。 (4)针对一类带有外部干扰、状态不可测的非仿射非线性系统,提出了基于观测器的自适应神经网络H∞跟踪控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器组成,H∞控制器用于减弱外部干扰及神经网络逼近误差对跟踪性能的影响。总体控制方案及基于Lyapunov稳定性理论的权值更新律保证了系统的稳定性及跟踪误差渐近收敛于零,并使干扰对系统的影响衰减到指定的性能指标。 (5)应用本文的理论研究成果,提出了两种两连杆机器人的自适应神经网络跟踪控制方案。使机器人实现了跟踪控制。 论文最后总结了全文的主要研究成果,对下一步研究工作进行了展望。
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP13

手机知网App
【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 商吉祥;石油压裂支撑剂自动送料控制系统设计及实现[D];齐鲁工业大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱明星,张德龙;RBF网络基函数中心选取算法的研究[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年01期
2 沈启坤;张天平;钱厚斌;;一类非仿射非线性系统的自适应模糊控制[J];电机与控制学报;2006年06期
3 佟绍成,柴天佑;一类MIMO非线性系统的自适应模糊输出反馈控制[J];电子学报;2005年06期
4 李琳琳,赵长安,崔祜涛;一类具有不匹配不确定性非线性系统鲁棒输出跟踪[J];高技术通讯;2001年08期
5 陈翰馥,郭雷;现代控制理论的若干进展及展望[J];科学通报;1998年01期
6 刘国荣,万百五;一类非线性MIMO系统的直接自适应模糊鲁棒控制[J];控制理论与应用;2002年05期
7 陈谋,姜长生,吴庆宪,曹邦武;基于RBF神经网络的一类不确定非线性系统自适应H_∞控制[J];控制理论与应用;2003年01期
8 刘亚,胡寿松;基于自适应神经网络的不确定非线性系统的模糊跟踪控制[J];控制理论与应用;2004年05期
9 陈谋;姜长生;吴庆宪;;基于干扰观测器的一类不确定非线性系统鲁棒H_∞控制[J];控制理论与应用;2006年04期
10 刘艳军;王伟;王向东;;基于观测器的不确定非线性系统的自适应鲁棒模糊控制[J];控制理论与应用;2007年04期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 刘飞;不确定系统鲁棒性能分析与综合研究[D];浙江大学;2002年
2 孙宗耀;高阶不确定非线性系统的控制设计和性能分析[D];山东大学;2009年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 伍长荣,胡学钢;基于RBF神经网络的粮食生产预测研究[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年04期
2 叶明全,伍长荣;基于RBF神经网络的冠心病识别模型[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2005年01期
3 伍长荣;叶明全;胡学钢;;基于PCA的RBF神经网络预测方法研究[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2007年01期
4 陈永新;柯尊忠;伍德林;;精校机电液位置伺服系统的极点配置自校正控制[J];安徽农业大学学报;2012年02期
5 徐子利,陈少华;基于CPLD的BP神经网络模型的硬件实现[J];半导体技术;2002年05期
6 徐强恩,罗四维,李建瑜;径向基函数神经网络的一种在线学习算法[J];北方交通大学学报;2003年02期
7 韩崇伟,林廷圻,贾志勇;基于H_∞控制的PWM直流伺服系统设计[J];兵工自动化;2002年02期
8 王子健;严卫生;高剑;张秦南;;三速制鱼雷自适应滑模控制研究[J];兵工学报;2012年03期
9 苏朋;戈新生;;欠驱动陀螺摆系统的非线性控制[J];北京机械工业学院学报;2006年03期
10 夏嵩;李擎;;直流电动舵机的离散模糊变结构控制[J];北京信息科技大学学报(自然科学版);2011年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 于丹;岳宝增;;充液航天器姿态动力学及跟踪控制[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年
2 赵林坤;樊绍胜;;基于闭环增益成形的风力发电转速鲁棒控制[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
3 魏乐;房方;;基于Backstepping方法的锅炉-汽轮机单元协调控制[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4 谢永华;王克奇;张妤;;基于DRNN的船舶动力系统的机炉协调控制研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
5 ;Indirect Adaptive Fuzzy Control for a Class of MIMO Nonlinear Systems with Unknown Control Direction[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 ;The Study of Application Scope for Backstepping Technique[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 黄洪艺;彭侠夫;陶丽丽;;基于插值分析的连续非线性系统反馈控制[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
8 葛晖;敬忠良;;基于H_∞鲁棒自适应方法的无人飞艇3D路径跟踪控制[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
9 ;A New Indirect Adaptive Fuzzy Control for a Class of MIMO Nonlinear Discrete-Time Systems[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
10 孟凡华;吴学礼;杜太行;;一种新型联想记忆神经网络在非线性系统辨识中的研究[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 侯婷;离散时间Markov跳变系统的稳定性与鲁棒H_2/H_∞控制[D];山东科技大学;2010年
2 张宏瀚;高性能U型减摇水舱系统设计与控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 张城明;非线性时滞系统最优控制及在海洋平台减振控制中的应用研究[D];中国海洋大学;2010年
4 高京广;非线性随机系统的稳定、镇定与优化[D];华南理工大学;2010年
5 王前;开关电源的协同控制理论及脉宽调制应用技术研究[D];华南理工大学;2010年
6 罗珂;基于输出预测和LMI方法的电力系统广域阻尼控制研究[D];山东大学;2010年
7 吴定会;风能转换系统的分析、控制与优化方法研究[D];江南大学;2010年
8 栾小丽;基于神经网络的复杂非线性系统鲁棒控制与滤波研究[D];江南大学;2010年
9 税海涛;空间机器人目标捕获的运动规划研究[D];国防科学技术大学;2010年
10 杨宇;基于汽车产业的新能源多层次发展研究[D];中国地质大学(北京);2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李娜;基于神经网络的非线性系统H_∞控制[D];广西师范学院;2010年
2 许继影;一类非线性时滞系统的稳定性及鲁H_∞控制[D];广西师范学院;2010年
3 马宏男;高速水下航行体半实物实时仿真系统研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 徐达;柴油发电机组非线性鲁棒控制器研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 翟欢欢;基于递推的船舶航向鲁棒控制器设计[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 谢笑颖;环境最优船舶区域动力定位方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 辛涛;基于混合神经网络的视频序列压缩与加密算法研究[D];大连理工大学;2010年
8 王骏;基于径向基神经网络的模拟电路故障诊断研究[D];大连理工大学;2010年
9 吴慧明;不确定时滞关联大系统的分散鲁棒镇定[D];辽宁工程技术大学;2009年
10 康静;移动机械手建模及控制技术研究[D];天津理工大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王晋槐;赵友谊;龚红宇;张玉军;;石油压裂陶粒支撑剂研究进展[J];硅酸盐通报;2010年03期
2 管以理 ,艾谦;基带传输系统码型分析[J];电信科学;1985年04期
3 宋扬;;攀钢高钛型石油压裂支撑剂产品国际市场供不应求[J];中国钢铁业;2004年11期
4 方水良;王加兴;;基于XBee的无线数据采集系统开发和应用[J];机电工程;2010年03期
5 杨明玉;田浩;姚万业;;基于继电保护隐性故障的电力系统连锁故障分析[J];电力系统保护与控制;2010年09期
6 刘晓刚,刘志勇,王滨;高精度自动送料系统设计[J];机电工程技术;2004年11期
7 赵伯听;李飞;牟鹏至;;一种安全单向信息传输设备研究及设计[J];计算机应用与软件;2010年06期
8 杨永钊;魏登封;韩超;王煦;朱闪闪;;压裂支撑剂破碎率测试影响因素分析[J];石油与天然气化工;2010年02期
9 俞绍诚;陶粒支撑剂和兰州压裂砂长期裂缝导流能力的评价[J];石油钻采工艺;1987年05期
10 马雪;姚晓;;高强度低密度陶粒支撑剂的制备及性能研究[J];陶瓷学报;2008年02期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 郑伟峰;交流伺服系统无时滞反馈高响应驱动控制研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
2 唐亮;多因素作用下的力学量传感与测试技术研究[D];重庆大学;2011年
3 何英;低渗透油藏井网部署的油藏工程方法研究[D];中国科学院研究生院(渗流流体力学研究所);2009年
4 海书杰;油页岩渣制备石油支撑剂的研究[D];中国地质大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张天平,梅建东,沈启坤;非线性系统的积分变结构间接自适应模糊控制[J];东南大学学报(自然科学版);2004年S1期
2 俞立;不确定线性时滞系统的稳定化控制器设计[J];控制理论与应用;1991年01期
3 邓飞其,冯昭枢,刘永清;基于Riccati-It方程设计线性时滞系统鲁棒控制器的方法[J];控制理论与应用;1997年06期
4 俞立,陈国定;线性时滞系统的无源控制[J];控制理论与应用;1999年01期
5 李志虎,邵惠鹤,王景成;线性时滞系统的耗散控制(英文)[J];控制理论与应用;2001年06期
6 郑连伟,黄守东,刘晓平;一类不确定线性时滞系统的输出反馈鲁棒H_∞ 控制(英文)[J];控制理论与应用;2001年06期
7 刘国荣,万百五;一类非线性MIMO系统的直接自适应模糊鲁棒控制[J];控制理论与应用;2002年05期
8 陈谋,姜长生,吴庆宪,曹邦武;基于RBF神经网络的一类不确定非线性系统自适应H_∞控制[J];控制理论与应用;2003年01期
9 王银河,戴冠中;一类非线性不确定系统的模糊自适应控制[J];控制理论与应用;2004年02期
10 王永富,柴天佑,迟瑛,佟绍成;基于观测器的一类非线性系统的自适应模糊控制[J];控制理论与应用;2005年03期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李天牧,李学群;基于神经网络的自动特征抽取[J];云南大学学报(自然科学版);1991年03期
2 kelly MF;邰常峰;;神经网络在肌电信号分析中的应用[J];国际生物医学工程杂志;1991年06期
3 汤新梁;;自由手写体数字识别的神经网方法[J];东南大学学报(自然科学版);1991年03期
4 曾黄麟;;一类新的模式识别联想神经网络[J];电讯技术;1992年01期
5 ;简讯[J];西安电子科技大学学报;1992年01期
6 卢科学;郭美义;;平移不变模式变换与神经网络[J];西安电子科技大学学报;1992年03期
7 吴新余;;简析Lyapunov函数40例[J];南京邮电大学学报(自然科学版);1992年04期
8 王继成,吕维雪;基于神经网络的逻辑计算[J];计算机工程与设计;1993年02期
9 高丽娜;邱关源;;神经网络高精度权值的模拟电路实现[J];电子与信息学报;1993年05期
10 陈在;;神经网络:一种全新的多媒体技术[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);1993年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 侯艳芳;冯红梅;;基于神经网络的调制识别算法的研究[A];武汉(南方九省)电工理论学会第22届学术年会、河南省电工技术学会年会论文集[C];2010年
2 沈建荣;杨林泉;陈琳;;神经网络的稳定性判据与区域经济结构调整[A];系统工程与可持续发展战略——中国系统工程学会第十届年会论文集[C];1998年
3 石山铭;李富兰;丁俊丽;;神经网络的知识获取[A];全国青年管理科学与系统科学论文集(第1卷)[C];1991年
4 吴清烈;徐南荣;;基于神经网络的一种多目标决策方法[A];复杂巨系统理论·方法·应用——中国系统工程学会第八届学术年会论文集[C];1994年
5 李晓钟;汪培庄;罗承忠;;神经网络与模糊逻辑[A];中国系统工程学会模糊数学与模糊系统委员会第五届年会论文选集[C];1990年
6 房育栋;余英林;;高阶自组织映射及其学习算法[A];1995年中国控制会议论文集(上)[C];1995年
7 王晓晔;杜朝辉;吕德忠;刘建峰;;神经网络模糊控制在温度控制系统中的应用[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
8 金龙;吴建生;;基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型(摘要)[A];新世纪气象科技创新与大气科学发展——中国气象学会2003年年会“气候系统与气候变化”分会论文集[C];2003年
9 申伟;张元培;;基于MATLAB的自适应神经网络模糊系统(ANFIS)的应用[A];《制造业自动化与网络化制造》学术交流会论文集[C];2004年
10 田艳兵;;BP算法和PSO算法在神经网络中的研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 于翔;数字神经网络中的协同应用[N];网络世界;2009年
2 健康时报特约记者  张献怀;干细胞移植:修复受损的神经网络[N];健康时报;2006年
3 邹丽梅 陈耀群;江苏科大神经网络应用研究通过鉴定[N];中国船舶报;2006年
4 记者 孙刚;“神经网络”:打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年
5 本报首席记者 任荃 实习生 史博臻;轨交“神经网络”触动创新神经[N];文汇报;2011年
6 计算机世界实验室 韩勖;当布线系统遭遇神经网络[N];计算机世界;2009年
7 曹建兵 李祖兵 特约记者 何天进 本报记者 于莘明;给导弹植入“神经网络”[N];科技日报;2005年
8 谭薇;“潮湿计算机”:拥有人类智慧的超级大脑[N];第一财经日报;2010年
9 韩婷婷;ICT强壮奥运“神经网络”[N];通信产业报;2007年
10 ;人老了,大脑仍能形成新的神经网络[N];新华每日电讯;2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 马永涛;通信信道建模的神经网络优化技术研究[D];天津大学;2009年
2 周伟;关于多稳定回复式神经网络中的一些问题[D];电子科技大学;2010年
3 汪木兰;神经网络硬化实现的共性技术在电力传动中应用研究[D];合肥工业大学;2010年
4 徐芳;多稳定神经网络的动力学分析[D];电子科技大学;2011年
5 杨文宇;利用状态函数导数的脉冲神经网络新算法[D];大连理工大学;2013年
6 刘志祥;深部开采高阶段尾砂充填体力学与非线性优化设计[D];中南大学;2005年
7 戴雪龙;PET探测器神经网络定位方法研究[D];中国科学技术大学;2006年
8 马戎;智能控制技术在炼钢电弧炉中的应用研究[D];西北工业大学;2006年
9 张海仙;回复式神经网络的连续吸引子[D];电子科技大学;2010年
10 尹丽子;基于动态模型的神经网络稳定性研究[D];山东师范大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨立儒;基于神经网络的电路故障诊断的研究与实现[D];解放军信息工程大学;2010年
2 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
3 田鹏明;基于神经网络的振动主动控制研究[D];太原理工大学;2012年
4 姜宇;发动机裂解设备故障诊断技术的研究[D];吉林大学;2012年
5 邢远凯;基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用[D];浙江大学;2010年
6 高宝建;基于神经网络的月降水预报模型在洪泽湖的应用研究[D];南京信息工程大学;2012年
7 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
8 来建波;基于神经网络的路段行程时间预测研究[D];云南大学;2011年
9 闫超;基于BP神经网络的煤矿深埋硐室软岩流变参数反演分析[D];安徽理工大学;2011年
10 段成均;时滞神经网络稳定性分析[D];重庆交通大学;2011年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026