非线性不确定系统的自适应神经网络控制

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1、摘要近年来，自适应控制理论作为一种不确定非线性控制策略，特别适用于控制复杂的不确定、非线性系统。在许多研究考虑具有不确定性的非线性控制系统的设计和分析中，基于Backstepping方法的自适应神经网络控制研究已成为主要热点之一。神经网络理论应用于不确定系统，取得了很好的控制效果。然而在实际系统中，受控系统的已知信息在非线性控制中是广泛存在的，因此有必要针对含有这些不确定性的系统进行控制器设计。针对一类含部分未知非线性项和部分未知参数的不确定严反馈系统，结合自适应神经网络设计方法和Backstepping设

2、计方法，给出了一个基于Lyapunov稳定性原理的鲁棒白适应神经网络控制设计。不仅充分利用系统中的已知信息，减少了神经网络的计算；而且通过合适的选取系统设计参数，保证了闭环系统的控制性能，进一步给出了该控制策略的推广应用。仿真结果表明所提方法的有效性。论文共包括五部分内容。第一章，综述非线性不确定系统自适应控制的研究现状和研究目的意义。第二章，给出一些相关的预备知识。第三章，分析了一类具有未知函数的不确定严反馈非线性系统的自适应神经网络控制问题，提出了一种直接自适应神经网络控制方法。第四章，针对一类含有部分

3、未知非线性不确定严反馈系统，设计了一个自适应神经网络控制策略并给出了其推广应用。最后总结全文内容。关键词：神经网络，非线性系统，自适应控制AbstractInrecentyears，adaptivecontrolisanonlinearcontrolmethodologywhichisparticularlyusefulforcontrolofhighlyuncertain，nonlinearandcomplexsystems·Inthedesignandsynthesisofnonlinearsystem

4、swithuncertainty,theadaptivecontrolbasedonbacksteppingapproachhasbecomethehighlightinthecontroltheory．GoodcontroleffectsareacquiredifNNareappliedtouncertainsystems．Howeverthisisaverygeneralthataprioriinformationaboutthepracticalsystemsmaybegiven．Thusitisim

5、portanttodesigncontrollersforuncertainsystemwithvarioustypesofuncertainties．Bycombiningadaptiveneuralcontrollerwithbacksteppingmethodology,anadaptiveneuralnetworkcontrolschemeispresentedbasedonLyapunov’sstabilitytheoryforaclassofnonlinearsystemsinthestrict

6、—feedbackform，togetherwithunkno、vnnonlinearitiesandunknownparameters．Theprioriinformationaboutthesystemscouldbesufficientlyexploited，muchlessneuronsareemployedforapproximation，andthecontrolperformanceoftheclosed-loopsystemisguaranteedbysuitablychoosingthed

7、esignparameters．Furthermore，wegiveanextensionofapplicationforthecontrolscheme．Simulationstudiesareconductedtoverifytheeffectivenessoftheproposedapproach．Thethesisconsistsofthefollowingfivechapters．Theartsofthenonlinearadaptivecontroltheoryforuncertainsyste

8、marestatedinchapterone．Inchaptertwo，somebasicknowledgeispresented．Inchapterthree，adirectadaptiveneuralnetworkcontrolisdesignedforaclassofaffmenonlinearsystemsin幽estrict．feedbackflonnwithunknownnonlinearities．