非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制新方法研究.pdf

1、實(shí)際系統(tǒng)通常具有不確定性、本質(zhì)非線性、時(shí)變性等特征，線性系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性已經(jīng)不能清楚地解釋具有本質(zhì)非線性的復(fù)雜系統(tǒng)的特性。自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是解決具有未知函數(shù)的非線性系統(tǒng)控制問題的一種有效的方法。另一方面，時(shí)滯是工業(yè)生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)通訊等動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中普遍存在的現(xiàn)象。系統(tǒng)中所含有的時(shí)滯因素將導(dǎo)致受控系統(tǒng)性能下降甚至導(dǎo)致系統(tǒng)無法正常運(yùn)行。這就要求我們?cè)趯?duì)受控系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)定性分析和控制器設(shè)計(jì)過程中，需要考慮時(shí)滯因素對(duì)系統(tǒng)的影響。鑒于此，本文針對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)外非線

2、性系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，在深入理解非線性系統(tǒng)理論和智能控制理論的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)化地研究了幾類非線性系統(tǒng)和非線性時(shí)滯系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。本文的主要內(nèi)容分為以下6部分：@..1.針對(duì)一類單輸入單輸出(Single-Input-Single-Output.SISO)嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng)，發(fā)展了一種直接自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案。在該方案的設(shè)計(jì)過程中，應(yīng)用徑向基(Radia.Basi.Function，RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近未知的虛擬控制而不是系統(tǒng)

3、中的未知非線性函數(shù)；應(yīng)用backstepping技術(shù)來設(shè)計(jì)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器；應(yīng)用積分型Lyapunov函數(shù)來分析閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。所提出的控制方案不僅保證了閉環(huán)系統(tǒng)的有界性和跟蹤性，而且克服了控制器奇異問題。特別值得指出的是，本章所提出的控制器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，并且所需的自適應(yīng)參數(shù)個(gè)數(shù)不多于所考慮的系統(tǒng)階數(shù)，從而降低了計(jì)算量，便于在實(shí)際工程中應(yīng)用。以Brusselator化學(xué)動(dòng)態(tài)模型、單連桿柔性機(jī)械臂等作為仿真對(duì)象，仿真結(jié)果說明了本章所提出

4、的方法是有效的。2.研究一類SISO攝動(dòng)嚴(yán)格反饋非線性時(shí)滯系統(tǒng)的鎮(zhèn)定控制問題，應(yīng)用Lyapunov-Krasovskii泛函來補(bǔ)償系統(tǒng)中的非線性時(shí)滯項(xiàng)，并結(jié)合backstpping設(shè)計(jì)和二次型Lyapunov函數(shù)提出了一種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案。所設(shè)計(jì)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器保證了閉環(huán)系統(tǒng)的所有變量的有界性，并簡(jiǎn)化了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析過程。仿真研究說明了本章所提出的方案的有效性。3.研究了一類多輸入多輸出(Multiple-Input-

5、Multiple-Output，MIMO)嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng)的跟蹤控制問題?；诖祟愊到y(tǒng)中的非線性函數(shù)都是未知的特點(diǎn)，通過應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和backstepping方法提出了一種直接自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案。所提出的控制方案保證了閉環(huán)系統(tǒng)的一致有界性和跟蹤性。該方案的主要特點(diǎn)是針對(duì)MIMO非線性系統(tǒng)設(shè)計(jì)了具有簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)形式和較少自適應(yīng)參數(shù)的控制器。以倒立擺、化工生產(chǎn)中的兩個(gè)反應(yīng)堆的不可逆發(fā)熱過程的溫度控制過程等作為仿真實(shí)例，仿真結(jié)果說明了

6、該方案的有效性。4.基于backstepping方法解決了一類MIMO嚴(yán)格反饋非線性時(shí)滯系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近擾動(dòng)解耦問題。所考慮的系統(tǒng)中的非線性函數(shù)和時(shí)滯函數(shù)是完全未知的，應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近這些未知的非線性函數(shù)。構(gòu)造backstepping每步中的Lyapunov-Krasovskii泛函來補(bǔ)償所有含有此步時(shí)滯狀態(tài)的非線性函數(shù)，從而使得所有的時(shí)滯項(xiàng)在backstepping設(shè)計(jì)的最后一步得到完全補(bǔ)償。隨后，本章給出了一個(gè)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)

7、絡(luò)逼近擾動(dòng)解耦的完整控制方案。所提出的控制方案確保了閉環(huán)自適應(yīng)系統(tǒng)狀態(tài)的有界性，同時(shí)完成由系統(tǒng)外部擾動(dòng)輸入到系統(tǒng)輸出的一個(gè)有界的L2增益。最后，應(yīng)用該方案來鎮(zhèn)定化工生產(chǎn)過程中的發(fā)熱反應(yīng)裝置的溫度控制系統(tǒng)，仿真結(jié)果進(jìn)一步說明了本章所提出的方法的有效性。5.針對(duì)一類完全非仿射純反饋非線性系統(tǒng)，本章結(jié)合隱函數(shù)定理和均值理論提出了一個(gè)直接自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤控制方法。為了有效地去掉仿射項(xiàng)上界的約束，本章引入了適當(dāng)?shù)墓饣瘮?shù)來補(bǔ)償backstepp

8、ing設(shè)計(jì)中前一步的關(guān)聯(lián)項(xiàng)。通過結(jié)合backstepping設(shè)計(jì)，輸入狀態(tài)穩(wěn)定和小增益定理克服了純反饋非線性系統(tǒng)控制中所存在的控制器循環(huán)構(gòu)造問題。該方案不僅保證了閉環(huán)系統(tǒng)所有信號(hào)的有界性，而且提供了一個(gè)簡(jiǎn)單有效的方法來控制具有較少約束條件的非仿射純反饋非線性系統(tǒng)。仿真研究說明了本章所提出的方案的有效性。6.針對(duì)一類帶有多個(gè)未知時(shí)變時(shí)滯的非仿射純反饋非線性系統(tǒng)，提出了一種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤控制方案。通過引入分離技術(shù)，將含有所有時(shí)變時(shí)滯狀態(tài)

9、的未知函數(shù)分解成一系列含有每個(gè)時(shí)滯狀態(tài)的連續(xù)函數(shù)。同時(shí)結(jié)合新的Lyapunov-Krasovskii泛函來補(bǔ)償含有當(dāng)前時(shí)滯狀態(tài)的非線性函數(shù)，這種方法有效地避免了未知時(shí)滯函數(shù)所需的任何約束條件，并克服了backstepping設(shè)計(jì)中應(yīng)用函數(shù)逼近器所引起的控制器循環(huán)構(gòu)造問題。此外，引入了新穎的連續(xù)函數(shù)來克服由一個(gè)自適應(yīng)參數(shù)所引起的設(shè)計(jì)難題。該方法不僅克服了非仿射純反饋系統(tǒng)的設(shè)計(jì)困難，并且保證了閉環(huán)系統(tǒng)的所有信號(hào)的有界性。仿真研究說明了所提出