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1.
讨论了一类不确定非线性系统的间接自适应模糊控制问题．基于变结构控制原理，并利用具有线性可调参数的模糊系统去逼近过程未知函数，提出一种具有监督控制器的积分变结构自适应模糊控制方法．该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界．进一步通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响．理论分析证明了跟踪误差收敛到零．仿真结果表明了该方法的有效性． 相似文献
2.
非线性系统的积分变结构间接自适应模糊控制 总被引：1，自引：0，他引：1
讨论了一类不确定非线性系统的间接自适应模糊控制问题 .基于变结构控制原理 ,并利用具有线性可调参数的模糊系统去逼近过程未知函数 ,提出一种具有监督控制器的积分变结构自适应模糊控制方法 .该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界 .进一步通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响 .理论分析证明了跟踪误差收敛到零 .仿真结果表明了该方法的有效性 相似文献
3.
基于变结构控制原理,利用模糊逻辑系统对未知函数进行在线逼近,提出了一种具有监督器的自适应模糊控制方法.该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界,并引入最优逼近误差的自适应补偿项以消除建模误差的影响.通过李亚普诺夫方法,证明了跟踪误差收敛到零的一个小邻域内.仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
4.
不确定性系统的神经网络变结构控制 总被引：4，自引：0，他引：4
结合神经网络理论与变结构控制理论,提出一种基于神经网络的变结构滑模控制方案,该方案不依赖于系统的数学模型,它对外干扰和非线性不确定性都具有较强的鲁棒性,并能削弱抖振的发生,仿真结果表明该方法对非线性不确定性系统控制的有效性。 相似文献
5.
提出一种自适应模糊神经网络(FNN)监督控制方案。该方案在FNN控制器的基础上串联一个监督控制器,实现对系统的跟踪控制。监督控制器在FNN控制器不能维持系统稳定时发挥作用,从而确保了闭环系统的全局稳定性,且使系统具有良好的跟踪性能。并把此方案应用在机器人跟踪控制上。仿真结果表明了该控制方案的可行性。 相似文献
6.
基于多层神经网络的鲁棒自适应控制 总被引：1，自引：0，他引：1
针对一类不确定非线性动态系统，基于一种修改的Lyapunov函数，并利用多层神经网络系统（MNNs）的逼近能力，提出了一种鲁棒自适应神经 网络控制器的设计方案。该方案不仅能够保证闭环系统的所有信号有界，而且可保证闭环系统的跟踪误差渐近收敛到零。仿真试验表明了该控制算法是有效的。 相似文献
7.
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. 相似文献
8.
针对一般神经网络滑模控制系统在线训练时间长、实时性差的问题,提出一种自适应神经滑模变结构控制系统。该系统主要由二阶Adaline网络辨识器、滑模控制器和变结构二阶学习算法估值器组成。其中二阶Adaline网络是对原Adaline网络的改进,在其输入样本向量中增广了有关样本的二次项,相当于用时变二次多项式去逼近非线性系统,既有原Adaline网络训练速度快的优点,又具有一定非线性逼近能力;滑模控制器根据辨识误差自适应调整趋近律中的增益参数;而变结构二阶学习算法首先对递推近似Newton法进行简化,然后将其改造成一种新型的变结构算法,具有较快的收敛速度。针对同一非线性系统,采用常规神经滑模变结构控制存在较小的抖振,平均调节误差为0.0913;而采用自适应神经滑模变结构控制很快趋于平稳,几乎消除高频抖振,平均调节误差为0.0109。仿真结果证明了该方案的有效性。 相似文献
9.
神经网络模型参考自适应控制算法研究 总被引：8，自引：0，他引：8
分析了基于BP算法的神经网络模型参考自适应控制器对大惯性环节被控对象的控制效果,发现该算法使控制器存在严重的“过学习”现象,为避免这一现象,设计了一种新的误差函数结构,得到改进的BP算法,针对一个存在大惯性环节的线性时变系统,对比分析了神经网络模型参考自适应控制器在采用传统的BP算法和改进的BP算法时得到的不同控制效果。 相似文献