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基于NN的仿射非线性系统的自适应控制

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摘要

本章研究了仿射不确定非线性系统的自适应控制器的设计。在本章的第一部分中,假设所有系统状态可用于测量,并设计了状态反馈控制策略。为了解决系统执行器不能应用任何要求的控制信号,提出了能够处理这种限制的基于NN的控制方法,即饱和约束。在本章的最后一部分中,还放宽了所有系统状态的可访问性的不切实际的假设,并且提出了一种观察者的控制器,用于仿真约束的仿射非线性系统。在所有呈现的控制策略中,使用Lyapunov的直接方法,可以同时调整NN层的重量,并保证整个系统的稳定性分析。

关键词

非线性系统 控制理论 自适应系统 仿射系统 自适应控制 神经网络 不确定系统 状态反馈控制 输出反馈控制 输入约束 稳定性分析 回到传播 梯度下降 基于神经网络的控制器 神经网络观测器

参考文献

  1. 1。
    M.陈,葛,B. ren,输入约束的不确定MIMO非线性系统的自适应跟踪控制。自动47.(3), 452 - 465 (2011)Mathscinet.十字架谷歌学术
  2. 2。
    关键词:非线性系统,自适应神经网络,输出反馈控制,非仿射非线性系统IET控制理论应用。5.(3),465-477(2011)Mathscinet.十字架谷歌学术
  3. 3。
    W.Goa,R.R.Selmic,一类带有执行器饱和度的非线性系统的神经网络控制,amer。控制联盟。,pp.147-156(2004)谷歌学术
  4. 4.
    W.Gao,R.Selmic,一类具有致动器饱和的非线性系统的神经网络控制。IEEE反式。神经网络。17.(1),147-156(2006年)十字架谷歌学术
  5. 5。
    H.K.哈利尔,非线性系统,第3 edn。(Prentice Hall,2002)谷歌学术
  6. 6。
    Y.H.金,I.J.HA,通过基于学习的反转,在一类非线性系统中跟踪的渐近状态跟踪。IEEE反式。奥特曼。控制45.(11),2011-2027(2000)Mathscinet.十字架谷歌学术
  7. 7。
    具有输入幅度和速率饱和约束的非线性系统的直接自适应模糊控制地中海Conf. Control, Autom。,第394-399页(2008)谷歌学术
  8. 8。
    基于多神经网络的不确定非线性系统自适应控制。IEEE反式。系统。男人,Cybern。34.(1),325-333(2004)谷歌学术
  9. 9。
    Y. Li,S. Qiang,X. Zhuang,O. Kaynak,使用RBF神经网络的非线性系统的鲁棒和自适应Backstepping控制。IEEE反式。神经网络。15.(3), 693 - 701 (2004)十字架谷歌学术
  10. 10.
    T.LI,R.LI,G. Li,非线性互联大型系统的分散自适应神经控制,具有未知时间延迟和输入饱和度。IEEE反式。系统。男人,Cybern。B.74.(14-15),2277-2283(2011)谷歌学术
  11. 11.
    J.Mahdavi,M.R. Nasiri,A.Agah,A. Emadi,神经网络的应用和状态空间平均值在滑模操作中的DC / DC PWM转换器。IEEE / ASME Trans。机械。10.(1), 60 - 67 (2005)十字架谷歌学术
  12. 12.
    吴慧荣,刘士林,余旭东,基于多神经网络的不确定非线性系统自适应控制。IEEE反式。系统。男人,Cybern。B.34.(1),325-333(2004)谷歌学术
  13. 13。
    K.S.•点一种新的无持续激励的鲁棒适应律。IEEE反式。奥特曼。控制32.(2),134-145(1987)Mathscinet.十字架谷歌学术
  14. 14。
    K.S.Narendra,K.使用神经网络的Parthasarathy,识别和控制动态系统。IEEE反式。神经网络。1(1),速率(1990)十字架谷歌学术
  15. 15.
    基于神经网络的柔性连杆机构动力学建模及其在SSRMS中的应用。j .机器人系统。17.(7),385-401(2000)十字架谷歌学术
  16. 16。
    哈。Talebi,F. Abdollahi,R.v.Patel,K. Khorasani,基于神经网络的非线性系统状态估计.控制与信息科学课堂笔记(施普林格,2010)beplay登入谷歌学术
  17. 17。
    C. Wen,J. Zhou,Z. Zhou,H苏,H.Su,在输入饱和和外部干扰存在下对不确定非线性系统的鲁棒自适应控制。IEEE反式。奥特曼。控制56.(7),1672-1678(2011)Mathscinet.十字架谷歌学术
  18. 18。
    J. YE,非全科移动机器人非线性PID基础模拟神经网络的自适应控制。J. neurocomput。71.(7),1561-1565(2008)十字架谷歌学术
  19. 19。
    Zurada,人工神经系统导论(西出版公司,1992)谷歌学术

版权信息

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作者和附属机构

  1. 1。系统科学中心耶鲁大学纽黑文美国
  2. 2。电气工程系Amirkabir大学德黑兰伊朗

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