时滞Lipschitz非线性系统观测器设计

针对满足Lipschitz条件的非线性时滞系统的观测器设计问题,给出了一种新型的全维、降维观测器,并用线性矩阵不等式的形式给出了全维、降维观测器存在的充分条件,通过构造Lyapunov函数进行了证明.结果表明:设计的全维、降维观测器通过解线性矩阵不等式可以方便地获得观测器的增益矩阵,简化了增益矩阵的求解过程,消除了增益矩阵选取的盲目性.通过对同一模型进行仿真分析,两种观测器的状态估计误差均能迅速收敛到零,表明所提方法的有效性.     

基于动态递归神经网络的动态矩阵控制

给出了利用动态递归神经网络 (DRNN)重构一个非线性动态过程的方法 ,对权值调整算法进行了推导。采用的动态递归神经网络具有非线性系统状态观测器的结构特征 ,容易实现并进行稳定性分析。利用训练好的网络作为预估模型 ,设计了基于DRNN的动态矩阵控制算法。仿真结果表明了权值调整算法和控制策略的有效性     

基于动态递归神经网络的动态矩阵控制

给出了劝态递归神经网络（DRNN）重构一个非线性动态过程的方法,对权值调整算法进行了推导。采用的动态递归神经网络具有非线性系统状态观测器的结构特征,容易实现并进行稳定性分析,利用训练好的网络作为预估模型,设计了基于DRNN的动态矩阵控制算法,仿真结果表明了权值调整算法和控制策略的有效性。     

基于小波神经网络的一类非线性系统的故障检测

针对一类非线性系统,提出一种小波神经网络(wavelet neural network,WNN)自适应故障检测方法。WNN具有较强的泛化能力及不同的激活函数。通过设计自适应状态观测器技术,利用小波神经网络观测器良好的观测性能来观测系统的当前状态,并将其应用于一类非线性系统中,实现故障检测与诊断。利用Lyapunov直接方法从理论上证明了小波神经网络故障检测观测器的稳定性,仿真结果亦表明了该非线性系统故障检测观测器的可靠性和稳定性。     

一类Lipschitz奇异摄动系统的观测器设计

考虑了一类Lipschitz奇异摄动系统的观测器设计问题,系统中的非线性函数满足Lipschitz条件.基于Lyapunov稳定性理论,给出了带有奇异摄动参数的Luenberger状态观测器的设计方法,证明了系统状态与观测器状态的误差指数稳定,并用线性矩阵不等式表示了观测器存在的条件.仿真例子说明了设计方法的有效性.     

防止BP神经网络训练函数进入局部误差振荡缺陷的一种方法

在应用MATLAB软件神经网络工具箱函数训练获取BP神经网络权值矩阵函数或非线性数学模型时,由于BP神经网络训练样本集中输入、输出(目标)样本参数的绝对值和离散性有时太大或过于集中,在网络权值矩阵误差函数逼近过程中,易产生局部误差最优或误差振荡等缺陷。本文介绍一种利用MATLAB神经网络工具箱prestd和poststd函数,通过对输入、输出(目标)样本参数进行正规化处理,使其不至于太小,可防止在网络权值矩阵函数训练时不会进入局部误差最优或误差振荡的缺陷区域。经实例分析计算证明,该方法在如何优化获得实用可靠的BP神经网络权值矩阵函数是有效可行的,对研究MATLAB语言用于网络系统控制和非线性函数或数学模型逼近研究工程技术人员具有一定的参考价值。     

具有未知输入非线性系统的自适应观测器设计

针对具有未知输入和传感器噪声的的非线性系统,讨论了基于T-S(Takagi-Sugeno)模型的未知输入观测器设计方法.首先,给出了基于非线性系统构造T-S模型系数矩阵的计算方法.然后,以T-S模型作为设计模型,通过扩展传感器噪声为辅助状态向量的方式,将系统扩展为增维系统.继而,针对T-S模型,设计模糊自适应观测器以达到对非线性系统状态,未知输入和传感器噪声同时估计之目的.为此,基于线性矩阵不等式,给出了观测器存在的充分性条件.最后,通过实例仿真验证了此方法的有效性.     

线性不确定系统的鲁棒滑模观测器设计与仿真

在研究线性不确定系统一类滑模观测器的基础上,应用奇异值分解技术对系统进行降阶处理,设计了一种新颖的鲁棒滑模观测器;并提出优化滑模策略,给出严格论证,保证对系统不确定性以及外界干扰具有鲁棒性;采用Lyapunov函数作为稳定观测器的判别条件,使设计的观测器一致收敛,状态估计达到预期的指标;同时给出鲁棒滑模观测器的线性反馈矩阵和非线性反馈矩阵计算算法;通过仿真实例验证所设计的鲁棒滑模观测器的有效性。     

基于动态状态观测器的混沌系统同步设计的参数化方法

研究了在有界干扰情况下一类非线性反馈混沌系统的同步动态观测器设计问题。基于Sylvester矩阵方程的参数化解,给出了非线性反馈混沌系统的同步动态观测器矩阵的所有参数化表达式,其所含参量为混沌系统控制设计提供了全部自由度,可适当选择自由参量满足某些鲁棒性指标。最后,数值算例及其仿真结果表明本文所提非线性反馈混沌系统的同步动态观测器的参数化设计方法是简单有效的。     

同步一类结构部分未知混沌系统的自适应非线性观测器

针对一类结构部分未知混沌系统，设计了一种舍有补偿器的自适应正交神经网络非线性观测器．这种自适应非线性观测器以混沌系统的线性部分能准确复制为前提，利用正交神经网络的非线性逼近能力实现结构部分未知混沌系统在状态不可测情况下的同步．在所设计的观测器中，正交神经网络的权值和补偿控制器的自适应调节规律都是通过Lyapunov稳定性原理推导所得，保证了闭环系统的稳定性，