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1.
针对一类具有不确定性和外部扰动的非线性系统,研究了一种基于李雅普诺夫函数和最小二乘支持向量机的自适应滑模控制方案。该方案利用LS-SVM回归的逼近能力设计反馈线性化控制器,并推导出控制器权值参数向量的自适应律。通过滑模控制技术提高系统对外部干扰和逼近误差的鲁棒性。利用李雅普诺夫函数方法证明了整个闭环系统的稳定性。仿真研究验证了所提控制方案的可行性和有效性。 相似文献
2.
针对高超音速飞行器非线性模型具有不确定性的问题,提出一种基于小波网络的鲁棒自适应积分反步控制方法。该方法运用反步法设计非线性控制律,并引入积分项以减小系统跟踪误差;用小波网络在线逼近系统不确定项,提高系统鲁棒性;设计鲁棒项消除小波网络逼近误差。通过Lyapunov稳定性分析,该方法能够保证闭环系统跟踪误差最终收敛。通过与常规反步、积分反步、自适应反步进行仿真对比,结果表明：所设计的控制律可以有效抑制系统不确定性的影响,设计方法可行。 相似文献
3.
针对目前常采用高斯核的最小二乘支持向量机(LS-SVM)不能对信号多尺度逼近的问题,提出一种采用尺度核的LS-SVM.首先,在再生核希尔伯特空间的框架下构建了一种点积型的尺度核函数,它满足Mercer条件,并具备平移和扩张的特性,是尺度子空间的一组完备的基.然后,利用拉格朗日乘子法求解LS-SVM逼近的约束规划问题.在结构风险最小化逼近准则下获得了逼近系数.与传统核函数相比,采用尺度核的LS-SVM可以实现多尺度逼近任意信号,且应用时仅需对尺度参数调节选优,简便、实用.实验结果表明:所提算法的逼近性能与小波核性能相当;与传统的高斯核函数相比,其均方根误差提高8.4%. 相似文献
4.
一类非线性系统的鲁棒自适应模糊控制 总被引：1，自引：0，他引：1
对一类非线性系统，根据模糊自适应控制的设计思想，考虑逼近误差及外扰的影响，提出一种在控制器中增加一个鲁棒自适应控制项的设计方法，并利用Lyapunov理论证明了由此控制的闭环系统的跟踪误差可收敛到零的一个邻域内。采用该方法，无需事先知道逼近误差和外扰的界，从而提高了实际应用价值。 相似文献
5.
为减小模糊逻辑系统的逼近误差,引入指数饱和函数项对一类未知非线性系统进行间接自适应模糊控制.直接用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,基于广义误差对模糊逻辑系统中的未知参数进行自适应调整,并用指数饱和函数项对逼近误差进行补偿.该方法不但能使跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内,而且通过适当减小控制器中设计参数,可使跟踪误差减小.仿真验证了该方法的有效性. 相似文献
6.
利用基于RBF神经网络的自适应反步法结合滑模控制对非线性导弹的制导/控制系统进行了综合设计.首先把导弹的制导/控制系统转化为严反馈型,然后利用基于在线调节的神经网络反步法克服非线性系统的非匹配不确定性,引入的滑模控制项使跟踪误差趋于零.仿真结果表明,所设计的方法具有较强的实用性. 相似文献
7.
研究自适应模糊基函数网络在复杂的BTT导弹控制中的应用. 应用模糊基函数网络的非线性拟合特性逼近一类非线性系统的理想控制律,引入自适应律,保证闭环系统具有较好的鲁棒稳定性能和抗干扰性能. 根据Lyapunov稳定性定理,证明了所提出的方法能保证相应的非线性控制系统是渐近稳定的,系统的跟踪误差将收敛到零. 将提出的方法应用于BTT导弹,仿真结果验证了这一设计方法的有效性. 相似文献
8.
针对一类非线性组合大系统,提出一种用动态神经网络逼近组合大系统的新型设计方法·首先由动态神经网络辨识非线性组合大系统,也就是利用动态神经网络逼近系统的未知项和互联项,其次设计控制器使实际系统的状态来跟踪参考模型的轨迹·利用Lyapunov稳定性理论保证跟踪误差和其他信号是最终一致有界的·通过一个非线性系统例子的仿真证明这种设计方法的可行性·这种设计方法能够解决大系统中最为复杂的互联项问题,得出基于神经网络的自适应控制律· 相似文献
9.
对于未知的非线性系统 ,利用误差滤波方法 ,提出了一种自适应模糊调节器的设计方法 .根据模糊系统的逼近性质 ,非线性系统可以表示为线性参数化模型加上一建模误差项 .当建模误差项满足线性增长条件时 ,分析了算法的鲁棒性 .利用李亚普诺夫稳定性理论 ,证明了算法的全局稳定性 ,并且系统的状态收敛于零的某一邻域内 相似文献
10.
对于未知的非线性系统,利用误差滤波方法,提出了一种自适应模糊调节器的设计方法。根据模糊系统的逼近性质,非线性系统可以表示为线性参数化模型加上一建模误差项。当建模误差项满足线性增长条件时,分析了算法的鲁棒性,利用李亚普诺夫稳定性理论,证明了算法的全局稳定性,并且系统的状态收敛于零的某一领域内。 相似文献