基于动态神经网络解耦线性化的内模控制

采用动态神经网络对一类多变量仿射非线性系统进行建模，利用解析求得的模型动态逆，将非线性对象近似输入输出解耦线性化。针对复合后的伪线性系统采用内模控制，分析了存在建模误差的情况下闭环系统的鲁棒稳定性。仿真表明了所提方法的有效性。     

基于自适应神经网络的歼击机模糊跟踪控制

提出了一种基于T-S模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,利用T-S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,设计基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.在模糊控制的基础上,引入了基于RBF神经网络的自适应控制,用于在线对消不确定项和模糊建模误差的影响,以保证系统具有期望的鲁棒H∞跟踪性能.所提出的方案保证了闭环系统的稳定性,有效地提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.仿真实例表明了所提出方法的有效性.     

基于DBFNN的非线性自适应控制在CSTR中的应用

讨论了一类放射非线性系统的自适应控制问题.首先对于利用方向基神经网络(DBFNN)对系统的不确定性进行建模.所得到的系统模型作为对象的数学模型用来设计控制器.首先设计了反馈线性化控制器,为了克服建模误差的影响又引入了内模控制机制.证明了只要网络的学习精度足够高,所设计的闭环系统是最终一致有界的.把所设计的控制策略用于CSTR的控制中,仿真结果表明了所设计的控制器有效性.     

基于动态递归神经网络稳定控制器的设计

静态映射神经网络和动态递归神经网络是两种重要的神经网络,前者在系统辨识和控制中得到了广泛的研究和应用;后者能够逼近系统的动态过程,具有良好的稳定性和收敛性,文中针对一类非线性系统,采用动态递归神经网络,结合Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论,综合了稳定的自适应控制器,同时给出了神经网络的自学习律．理论分析表明,在模型匹配的情况下,能够保证跟踪误差的收敛性和闭环信号的有界性,并对一类建模误差问题进行了研究．分析与仿真结果均表明,该方法具有较好的自适应性和鲁棒性．     

具有未知控制方向的自适应神经网络控制

讨论了一类具有未知死区模型和未知函数控制增益的SISO非线性系统的自适应神经网络控制问题.根据滑模控制原理,并利用Nussbaum函数的性质,提出了一种自适应神经网络控制器的设计方案.该方案取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件.通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响.理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,且跟踪误差收敛到零.     

模糊神经网络内模控制

内模控制(IMC)是一种先进的控制算法,具有很强的抗干扰性及鲁棒性,在工业过程控制中应用广泛.内模控制的控制性能往往取决于被控对象的模型,因此,如何得到被控对象的精确模型成为关键问题.对于工业中常见的非线性过程,传统的设计方法很难得到满意的控制效果.模糊控制和神经网络的引入为非线性内模控制的研究提供了一种新方法.模糊逻辑适合表达机遇规则的知识,而神经网络具有较强的自学习及自适应能力.将模糊逻辑与神经网络相结合,应用于内模控制中,对基于该模糊神经网络(FNN)的内部模型和控制器的建立进行了分析.仿真结果证明该算法是有效的,具有很强的自适应性和鲁棒性,可以应用于非线性及时变系统中.     

积分变结构间接自适应神经网络控制

针对一类不确定非线性系统,基于变结构控制原理,提出多层神经网络投影算法,并设计了一种具有监督控制器的积分变结构间接自适应神经网络控制方案.该方案引入综合误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响, 同时通过监督控制器保证闭环系统全局一致终结有界,且跟踪误差收敛到零,仿真结果表明该方法的有效性.     

分片线性神经网络逆系统方法的内模控制

为提高传统逆系统方法的跟踪精度和抗干扰能力,提出了基于连续分片线性神经网络α阶逆系统方法的非线性内模控制方法.利用标准连续分片神经网络逼近非线性系统的α阶逆模型,将它串连在原系统之前,得到复合的伪线性系统,对该伪线性系统应用内模控制策略进行控制,并分析了闭环系统的性能.仿真结果表明:该方法跟踪效果好、抑制干扰能力强,且设计简单,是解决非线性系统控制的一种可行的方法.     

具有未知死区和增益符号的自适应神经网络控制

针对一类具有未知死区和未知控制增益符号的单输入单输出非线性系统,根据滑模控制原理,并利用Nussbaum函数的性质,提出两种自适应神经网络控制器的设计方案. 通过引入示性函数,提出一种简化死区模型,取消了死区模型的倾斜度相等的条件. 通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响. 理论分析证明闭环系统是半全局一致终结有界. 仿真结果表明该方法的有效性.     

多输入多输出非线性时变时延系统的自适应跟踪控制

针对多输入多输出非线性时变时延系统,提出了一种模糊自适应跟踪控制方案,该方案构建了基于模糊T-S模型的自适应时变时延模糊逻辑系统,用来逼近未知非线性时变时延函数,从而实现了对非线性系统的建模.根据跟踪误差给出了模糊逻辑系统的参数自适应律,设计了H..补偿器来抵消模糊逼近误差和外部扰动.基于Lyapunov稳定性理论,提出的控制方案保证了闭环系统的稳定性并获得了期望的H..跟踪性能,机械臂的仿真结果表明了该方案的有效性.