Euler-Lagrange系統(tǒng)自適應(yīng)模糊神經(jīng)跟蹤控制.pdf

1、Euler-Lagrange系統(tǒng)是一種具有代表性的非線性系統(tǒng)，它可以描述許多復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)問(wèn)題，因此針對(duì)Euler-Lagrange系統(tǒng)軌跡跟蹤控制的研究具有很好的實(shí)際應(yīng)用意義和理論研究?jī)r(jià)值。本文提出了三種模糊神經(jīng)自適應(yīng)控制方法，為Euler-Lagrange系統(tǒng)的軌跡跟蹤控制問(wèn)題提供了有效的解決辦法。
　　本文首先針對(duì)Euler-Lagrange系統(tǒng)中存在模型不確定性和未知外界擾動(dòng)等問(wèn)題，本文提出了一種基于變論域模糊系統(tǒng)的魯棒自適

2、應(yīng)Backstepping跟蹤控制方法。變論域模糊系統(tǒng)是由帶有變伸縮因子的模糊基函數(shù)構(gòu)成，通過(guò)伸縮因子根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)的自適應(yīng)在線調(diào)整，實(shí)現(xiàn)了模糊系統(tǒng)輸入空間的自適應(yīng)和模糊基函數(shù)的自適應(yīng)，在不增加模糊規(guī)則的前提下提高控制精度。仿真研究驗(yàn)證了所提出方法的有效性。其次，為減少逼近器輸入維度，降低運(yùn)算復(fù)雜度，提出了一種基于極速學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合前饋-反饋魯棒自適應(yīng)跟蹤控制方法。通過(guò)設(shè)計(jì)前饋極速學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)系統(tǒng)不確定性的有效逼近;與

3、傳統(tǒng)反饋逼近控制相比，所提出的前饋逼近器只需要參考量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，不僅減少了逼近器的輸入維度，而且減少了隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，從而極大精簡(jiǎn)了逼近器結(jié)構(gòu)，降低了運(yùn)算復(fù)雜度;此外，設(shè)計(jì)H∞魯棒補(bǔ)償項(xiàng)，消除未知外界擾動(dòng)和逼近誤差對(duì)控制精度的影響。仿真研究驗(yàn)證了所提出方法的有效性。最后，針對(duì)速度不可測(cè)的Euler-Lagrange系統(tǒng)，提出了一種基于自組織模糊神經(jīng)觀測(cè)器的H∞輸出反饋控制方法。通過(guò)設(shè)計(jì)自組織模糊神經(jīng)速度觀測(cè)器，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知速度的準(zhǔn)確