復(fù)雜非線性系統(tǒng)的智能自適應(yīng)重構(gòu)控制.pdf

1、該文研究了一類具有時(shí)滯和(或)不確定性的復(fù)雜非線性系統(tǒng)的智能自適應(yīng)重構(gòu)控制問(wèn)題.將T-S模糊模型和自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與先進(jìn)的魯棒控制技術(shù)有機(jī)結(jié)合,提出了一套比較實(shí)用的復(fù)雜非線性系統(tǒng)的重構(gòu)控制方法.文中首先討論了一類具有狀態(tài)和控制時(shí)滯的不確定非線性系統(tǒng)的模糊H<,∞>狀態(tài)反饋控制問(wèn)題.在利用具有時(shí)滯的不確定Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行建模的基礎(chǔ)上,提出了一套模糊魯棒H<,∞>控制器的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法.在基于T-S模

2、糊模型的基礎(chǔ)上,文中討論一類具有執(zhí)行機(jī)構(gòu)故障的非線性系統(tǒng)的模糊容錯(cuò)控制,使得系統(tǒng)在執(zhí)行機(jī)構(gòu)卡死或失效時(shí)仍然能夠保持穩(wěn)定并且跟蹤給定的期望信號(hào).進(jìn)一步,文中針對(duì)一類具有不確定性的非線性系統(tǒng),通過(guò)Backstepping技術(shù)將基于T-S模糊模型的模糊增益控制器與自適應(yīng)模糊控制器相結(jié)合,提出了一種模糊魯棒重構(gòu)控制方法,通過(guò)模糊自適應(yīng)控制器的作用,可以自動(dòng)補(bǔ)償于系統(tǒng)的建模誤差、不確定因素及執(zhí)行機(jī)構(gòu)故障等造成的影響.為了彌補(bǔ)現(xiàn)有的基于模糊模型控制

3、設(shè)計(jì)方法的不足,文中提出了一種將自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和基于T-S模糊模型控制方法相結(jié)合的新的控制方法.在原有模糊H<,∞>控制的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步引入了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完全自適應(yīng)控制方法,通過(guò)在線自適應(yīng)調(diào)整RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重、函數(shù)中心和寬度,可以有效地對(duì)消系統(tǒng)的未知不確定性和模糊建模誤差的影響,解決了當(dāng)系統(tǒng)的不確定項(xiàng)和模糊建模誤差不滿足任何匹配條件或約束條件時(shí)的非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定控制和跟蹤控制問(wèn)題.同時(shí),當(dāng)現(xiàn)有的基于模型的模糊控制器無(wú)法求解時(shí),

4、文中給出了一種改進(jìn)的基于模糊模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)重構(gòu)控制方案.將所有的局部狀態(tài)反饋控制器和基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒自適應(yīng)控制器相結(jié)合,構(gòu)造使系統(tǒng)穩(wěn)定的模糊邏輯控制器,從而不需要求李亞普諾夫方程的公共解,拓寬了該方法的適用范圍.此外,由于傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)通常選用常規(guī)高斯函數(shù),因此在學(xué)習(xí)中易受到對(duì)稱性限制.針對(duì)這一問(wèn)題,文中提出了一種全自適應(yīng)的不對(duì)稱高斯基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(AGBFN)結(jié)構(gòu),網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)采用具有不對(duì)稱寬度的偽高斯函數(shù),