2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、近些年來,隨著控制系統(tǒng)及控制理論的發(fā)展,非線性系統(tǒng)的控制研究越來越受到關(guān)注。在非線性系統(tǒng)的控制器設(shè)計中,后推技術(shù)被廣泛使用,并且與自適應(yīng)控制方法相結(jié)合使得控制系統(tǒng)更為完善。動態(tài)面方法是在傳統(tǒng)的后推控制技術(shù)上發(fā)展起來的,它是研究非線性系統(tǒng)問題的有效途徑,能有效的減少后推設(shè)計中的參數(shù),降低設(shè)計的復雜性。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對非線性不確定系統(tǒng)的逼近能力,對控制系統(tǒng)進行設(shè)計,使得設(shè)計更為簡單,并己取得了很多研究成果。本文從這些方面出發(fā),研究了非線性

2、系統(tǒng)的自適應(yīng)動態(tài)面控制方法,涉及到以下幾個方面:非線性系統(tǒng);動態(tài)面控制;自適應(yīng)控制;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制;未建模動態(tài)。論文主要工作如下:
   首先,針對一類帶有擾動的不確定非線性純反饋系統(tǒng),提出了一種自適應(yīng)動態(tài)面控制方案。將該方法擴展到控制增益為未知函數(shù),且?guī)в形粗獢_動的一類非線性純反饋系統(tǒng),放寬了對于控制系統(tǒng)的要求;對于參數(shù)的估計設(shè)計中采用了對權(quán)向量歐氏范數(shù)平方的估計與直接對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)向量估計的兩種估計方式,比較了兩種估計的效果及優(yōu)

3、劣。并且取消了關(guān)于控制增益偏導數(shù)的假設(shè),降低了設(shè)計的復雜性;將一般動態(tài)面控制設(shè)計方法和積分型Lyapunov函數(shù)設(shè)計方法兩種方法相結(jié)合,提出了一種自適應(yīng)動態(tài)面控制方案,并證明了整個閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性,且跟蹤誤差收斂到原點的一個較小的鄰域內(nèi)。
   其次,對于帶有未建模動態(tài)的嚴格反饋非線性系統(tǒng),提出了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的自適應(yīng)動態(tài)面控制方法。將動態(tài)面方法擴展到帶有未建模動態(tài)的嚴格反饋系統(tǒng)的跟蹤控制中,放寬了動態(tài)面方法的應(yīng)用范圍。

4、討論了控制增益為未知函數(shù)的情況,對于參數(shù)的估計采用了對權(quán)向量歐氏范數(shù)平方的估計,減少了估計參數(shù)的數(shù)量,取消了已有文獻對于控制增益偏導數(shù)的假設(shè),降低了設(shè)計的復雜性;有效的利用動態(tài)面方法的緊集處理未建模狀態(tài)部分,簡化了設(shè)計。最后,基于Lyapunov函數(shù)方法證明了整個閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
   最后,研究帶有未建模動態(tài)的非線性純反饋系統(tǒng),分別利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)向量歐氏范數(shù)平方的估計和權(quán)向量直接估計方法,提出了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的自適應(yīng)動態(tài)

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