检索结果-内蒙古大学图书馆

模糊系统与数学 2005年第1期19卷 149-155页

作者：李文林河南师范大学数学与信息科学学院河南新乡453002

研究了一类非线性不确定系统的模型到达控制问题。控制机构中采用了动态补偿器和模糊滑模控制律,并且在解模糊中采用了双二次函数插值算法。模糊滑模控制的应用,抑制了抖振,保证了系统的快速性和鲁棒性,模糊数模型和双二次函数插值解模... 详细信息

研究了一类非线性不确定系统的模型到达控制问题。控制机构中采用了动态补偿器和模糊滑模控制律,并且在解模糊中采用了双二次函数插值算法。模糊滑模控制的应用,抑制了抖振,保证了系统的快速性和鲁棒性,模糊数模型和双二次函数插值解模糊算法,大大减少了计算量。

关键词：模型到达控制模糊滑模控制非线性不确定系统动态补偿器

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具有多个时滞的非线性不确定系统的鲁棒稳定和镇定

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湖南大学学报（自然科学版） 2001年第3期28卷 52-57页

作者：李仁发年晓红湖南大学计算机科学系湖南长沙410082 中南大学信息与控制工程研究所湖南长沙410075

应用 Lyapunov稳定性理论 ,讨论了一类给出范数扰动界的具有多个时滞的不确定非线性系统的鲁棒稳定性和稳定衰减率 ,给出了该系统鲁棒稳定的充分条件和具有确定衰减率的稳定条件 .同时讨论了一类具有多个时滞的非线性控制系统鲁棒镇定... 详细信息

应用 Lyapunov稳定性理论 ,讨论了一类给出范数扰动界的具有多个时滞的不确定非线性系统的鲁棒稳定性和稳定衰减率 ,给出了该系统鲁棒稳定的充分条件和具有确定衰减率的稳定条件 .同时讨论了一类具有多个时滞的非线性控制系统鲁棒镇定的充分条件 .本文给出的结论推广和改进了前人一系列结论 .文末。

关键词：时滞非线性不确定系统鲁棒稳定鲁棒镇定衰减率 Lyapunou稳定性理论

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一类非线性不确定系统的最小方差神经控制

引用

控制与决策 2000年第4期15卷 465-468页

作者：牛玉刚杨成梧赵建丛南京理工大学动力学院 210094

针对一类非线性不确定系统 ,提出一种新的基于神经网络动态补偿的最小方差控制方法(MVNNC)。这种控制系统将传统的最小方差控制技术与神经网络优良的非线性逼近能力相结合 ,从而能有效地消除不确定性引起的控制误差。仿真实验表明。

关键词：最小方差神经控制非线性不确定系统工业控制

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一类基于模糊逻辑系统的非线性不确定系统自适应观测器设计

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控制理论与应用 2003年第4期20卷 612-614,618页

作者：王银河戴冠中汕头大学理学院广东汕头515063 西北工业大学自动控制系陕西西安710072

利用模糊逻辑系统具有充分利用专家语言信息和逼近连续函数的性质,分析和研究了一类具有未知不确定界的非线性系统的自适应状态观测器设计问题。观测器和自适应律的构成直接利用了系统的数学结构信息和模糊逻辑系统对不确定性的输出信息... 详细信息

利用模糊逻辑系统具有充分利用专家语言信息和逼近连续函数的性质,分析和研究了一类具有未知不确定界的非线性系统的自适应状态观测器设计问题。观测器和自适应律的构成直接利用了系统的数学结构信息和模糊逻辑系统对不确定性的输出信息,在较弱的假设条件下,这种观测器与被控系统状态间的误差及各参数估计误差一致终极有界。最后的仿真实例说明了所采用的方法的有效性。

关键词：模糊逻辑系统非线性不确定系统自适应状态观测器设计模糊控制

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一类非线性不确定系统的神经网络控制

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信息与控制 2001年第2期30卷 139-142页

作者：牛玉刚杨成梧南京理工大学动力学院 810室210094

针对一类非线性不确定系统 ,提出了一种自适应神经网络控制方案 .被控系统是部分已知的 ,其中系统已知的动态特性被用来设计保证标称模型稳定的反馈控制器 ,而基于神经网络的动态补偿器则用于补偿系统的非线性不确定性 ,从而可以保证系... 详细信息

针对一类非线性不确定系统 ,提出了一种自适应神经网络控制方案 .被控系统是部分已知的 ,其中系统已知的动态特性被用来设计保证标称模型稳定的反馈控制器 ,而基于神经网络的动态补偿器则用于补偿系统的非线性不确定性 ,从而可以保证系统输出跟踪误差渐近收敛于

关键词：神经网络自适应控制鲁棒性非线性不确定系统

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基于动态递归神经网络的一类非线性不确定系统的自适应观测器

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控制与决策 2002年第1期17卷 89-91,95页

作者：杨晋勇贾英民北京航空航天大学第七研究室北京100083

针对一类非线性不确定系统 ,当其状态不可测时 ,在基于动态递归神经网络的观测器中 ,对用来抑制不确定性、保证观测器鲁棒观测的控制项进行恰当的设计。

关键词：非线性不确定系统自适应观测器动态递归神经网络自适应控制

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非线性不确定系统的自适应模糊跟踪控制

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青岛大学学报（工程技术版） 2011年第1期26卷 1-7页

作者：张月薛红陈兵青岛大学复杂性科学研究所山东青岛266071

针对一类带有未知非线性函数的非线性不确定系统,提出了一种新的自适应模糊跟踪控制方案。模糊逻辑系统用于系统中的未知的非线性函数建模,然后基于backstepping方法和自适应技术设计模糊自适应控制器。所设计的模糊自适应控制器确保闭... 详细信息

针对一类带有未知非线性函数的非线性不确定系统,提出了一种新的自适应模糊跟踪控制方案。模糊逻辑系统用于系统中的未知的非线性函数建模,然后基于backstepping方法和自适应技术设计模糊自适应控制器。所设计的模糊自适应控制器确保闭环系统的所有信号是一致有界的,同时跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内。另外所设计的控制器不涉及模糊基向量函数,因此所提出的控制器用于控制系统时,将极大地降低系统的在线计算负担。仿真算例验证了所提出方法的有效性。

关键词：非线性不确定系统 Backstepping方法 Lyapunov函数稳定性

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基于扩展神经网络的非线性不确定系统自适应控制设计研究

基于扩展神经网络的非线性不确定系统自适应控制设计研究

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作者：陈浩广广东工业大学

学位级别：博士

在当前的自动化工程实践中,信息传输和系统控制的智能化已经成为控制科学与工程研究领域的一个主要特征,其中,利用智能化系统逼近被控对象中的非线性或不确定性是其中的一个重要研究方向。因此,针对非线性不确定系统,研究基于智能化系... 详细信息

在当前的自动化工程实践中,信息传输和系统控制的智能化已经成为控制科学与工程研究领域的一个主要特征,其中,利用智能化系统逼近被控对象中的非线性或不确定性是其中的一个重要研究方向。因此,针对非线性不确定系统,研究基于智能化系统的控制设计具有重要的科学和工程实践意义。在控制科学与工程研究领域中,人工神经网络(Artificial neural network)是一类重要的智能化系统,其主要目的是通过模仿智能生物(Intelligent biology)神经元网络(Neuronnetwork)的运算与逻辑功能,完成某些特定的目标任务。目前,人工神经网络方法已经在系统建模、参数辨识、模式识别、控制设计等方面得到了广泛的研究和应用,值得注意是,从计算功能角度看,隐层神经元的拓扑布局、神经元间的连接权值更新律(学习律)仍然是衡量人工神经网络运算效果优劣的两个重要方面。在控制理论研究领域中,已有的研究结果表明,人工神经网络具有逼近任意非线性连续函数的通用逼近(Universal approximation)性质,但是具体到实际应用中,如何合理地布局隐层神经元(拓扑结构)以提高其计算效率仍然是亟待解决的问题。另一方面,已有的研究结果提出了许多有价值的人工神经网络权值学习律,但是在系统控制设计中,面对神经元众多的人工神经网络,同时在线执行权值更新运算往往会出现运算量急剧增加,从而导致系统运行时间延迟而失稳。对于上列两方面的问题,本文针对一类非线性不确定控制系统,提出了一种扩展神经网络方法,其主要思想是首先在通常的人工神经网络的输入输出端加装带有可调参数的伸缩器和饱和器,从而形成扩展神经网络,然后利用其逼近非线性系统中的未知不确定性,在系统控制运行过程中,只有伸缩器的可调参数伴随控制器在线调整更新,神经网络的权值事先已由系统采样数据一次性完成调整,因此,这种方法可以有效地避免同时在线执行网络权值更新运算带来的运算量急剧增加的现象。本文也提出了一种新的人工神经网络,这种神经网络利用微分几何中的单位分解方法,依据网络神经元的状态域对网络隐层神经元进行先分层后分组,形成层次嵌套型的隐层结构,在系统运行中,这种结构可以有效激活状态域内的神经元,状态域外的神经元并不被激活,这种嵌套型神经网络(Nested neural network)可以有效地减少网络权值调整运算量,与此同时,本文也针对一类非线性不确定系统,将扩展神经网络方法应用到这种嵌套型神经网络,并给出了系统控制设计。本论文主要的研究内容可概括如下:(1)简单地叙述本论文的研究背景和意义,介绍了人工神经网络的研究现状,并着重阐述了非线性系统的几个经典控制方法,最后提出需要研究的课题。(2)针对一类不确定性非线性系统,基于神经网络的万能逼近性能,提出了一种带有监督控制的神经网络自适应跟踪控制设计算法。该内容可以视为本文的启发导引篇,其中的监督控制设计思想(根据系统状态切换控制)启发了本文作者提出扩展神经网络(根据系统状态切换伸缩器的伸缩因子)和嵌套型神经网络(根据系统状态切换网络层次和分组)。(3)针对一类单输入单输出非线性系统,利用离线训练与在线调节相结合的思想,提出了一种基于扩展神经网络的自适应控制方法。该方法先通过离线数据来训练神经网络的网络结构,网络训练完成后,各网络参数保持不变;接着通过在线调节伸缩器里的伸缩因子和神经网络的逼近精度估计值来控制整个闭环动态系统。该方法的优点在于把整个控制过程分为离线训练与在线调整两个部分。在离线训练部分,任何具有逼近性能的神经网络都可以用来估算非线性系统的不确定项;而在线调节部分,我们只需要调节伸缩因子和逼近精度估计值,这样就可以减少在线调节的自适应参数数目,并且根据李雅普诺夫稳定性原理,证明了该闭环动态系统的所有信号一致终极有界(Uniformly Ultimately Bounded,UUB)。(4)提出了一种新的嵌套型BP神经网络(Nested BP neural network)。首先,提出了一个“状态域”的概念,然后利用“状态域”和单位分解的方法,来激活“状态域”内的神经元。通过这种方法构造出来的神经网络,可以从本质上减少神经元的数目,提高学习效率。接着在该神经网络的基础上,加载伸缩器和饱和器,形成一个扩展的神经网络系统,并根据李亚谱诺夫稳定性原理,设计一个非线性自适应神经网络跟踪控制方案。该方案通过对控制器、伸缩因子、参数估计值自适应律地调节,使得系统的所有信号一致终极有界(Uniformly Ultimately Bounded,UUB)。与一般传统的神经网络自适应控制方法相比较,该方案不仅能够减少神经元的训练数目,而且能有效地减少在线调节的自适应参数数目,从而减轻计算负担,提高学习效率。

关键词：非线性不确定系统扩展神经网络单位分解自适应控制嵌套型神经网络

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基于T-S模糊模型的非线性不确定系统奇偶方程鲁棒故障诊断

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大学数学 2008年第2期24卷 71-77页

作者：蒋传平朱张青安徽农业大学工学院安徽合肥230036

针对T-S模糊模型描述的具有外部干扰的非线性不确定系统,构造了相应的测量冗余方程和奇偶方程,给出并证明了对特定传感器和执行器故障敏感的最优奇偶向量的存在条件和求解定理.采用奇偶方程故障检测与诊断方法,研究了非线性不确定系统... 详细信息

针对T-S模糊模型描述的具有外部干扰的非线性不确定系统,构造了相应的测量冗余方程和奇偶方程,给出并证明了对特定传感器和执行器故障敏感的最优奇偶向量的存在条件和求解定理.采用奇偶方程故障检测与诊断方法,研究了非线性不确定系统的鲁棒故障检测和诊断.最后,通过仿真示例说明了本文所提出的方法是有效的.

关键词：非线性不确定系统 T—S模糊模型奇偶向量故障诊断鲁棒性

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一类非线性不确定系统的迭代学习控制

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浙江工业大学学报 2011年第2期39卷 163-167,186页

作者：赵丽莉孙明轩金奎浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023

针对在有限时间区间上运行的一类非线性不确定系统,基于类Lyapunov方法给出了一种迭代学习控制器设计方法.在提出的控制方案中,学习策略用来处理界函数已知的不确定项,但并未采用鲁棒方法处理不确定项.由于控制器中未采用断续函数,避免... 详细信息

针对在有限时间区间上运行的一类非线性不确定系统,基于类Lyapunov方法给出了一种迭代学习控制器设计方法.在提出的控制方案中,学习策略用来处理界函数已知的不确定项,但并未采用鲁棒方法处理不确定项.由于控制器中未采用断续函数,避免了系统中产生颤振现象.理论分析结果表明,该方案可保证闭环系统中所有变量的有界性,并且跟踪误差能够在整个作业区间上收敛到零,实现完全跟踪.数值仿真验证了算法的有效性.

关键词：迭代学习控制收敛性非线性不确定系统

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