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《广西师范学院》 2010年
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基于神经网络的非线性系统H_∞控制

李娜  
【摘要】:在各种物理、工业和工程实际系统中,不确定性和时滞足普遍存在的,并且也是导致系统不稳定和性能差的根源.传统的基于精确数学模型的现代控制理论难以使控制系统具有所期望的性能,因此有必要对此展开研究,本文针对具有代表性的不确定非线性时滞系统,结合RBF神经网络,设计具有H_∞性能的控制器,本论文主要内容表现在以下几个方面: 第一章主要介绍了H_∞控制理论和神经网络的基本知识,其中重点介绍了基于状态观测器的H_∞状态反馈控制和RBF神经网络的基本知识. 第二章研究了一类一类不确定线性时滞系统的H_∞控制问题.基于稳定性理论,利用lyapunou泛函和线性矩阵不等式处理方法,结合自由权矩阵思想,研究了一类多个范数有界不确定的线性时滞系统的H_∞控制问题,给出系统具有H_∞性能的一个线性矩阵不等式条件.所设计的控制器对于系统所允许的参数不确定性和时滞,能保证闭环系统渐近稳定且具有理想的性能指标. 第三章研究了一类基于神经网络的非仿射非线性系统的H_∞控制问题,设计了个基于神经网络的控制器,不仅能保证闭环系统稳定,而且使得干扰对跟踪的影响减小到给定的性能指标.利用隐函数定理和泰勒公式及中值定理,将非仿射非线性系统转变为仿射非线性系统,所设计的控制器由等效摔制器和H_∞控制器组成.最后,理论分析证明了本文方法的有效性. 第四章研究了一类基于神经网络的不确定MIM0非线性时滞系统的H_∞控制问题.针对一类具有未知外部干扰及内部不确定性的MIM0非线性时滞系统,提出了基于神经网络干扰观测器的鲁棒跟踪控制方法.用RBF神经网络逼近复合干扰.所设计的控制器保证了所有信号的最终一致有界性及H_∞性能. 第五章是本论文的简要总结和展望.
【学位授予单位】:广西师范学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP13

【参考文献】
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