本文關(guān)鍵詞：不確定非線性系統(tǒng)的非線性參數(shù)化模糊神經(jīng)自適應(yīng)控制

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【摘要】：具有模型不確定性的非線性系統(tǒng)控制研究,具有極高的理論價(jià)值和實(shí)際意義,已成為非線性系統(tǒng)控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。本文提出非線性參數(shù)化模糊神經(jīng)自適應(yīng)控制策略,為上述不確定非線性系統(tǒng)控制問題提供了有效的解決方法。針對兩類不確定非線性系統(tǒng),本文分別提出了基于非線性參數(shù)化模糊系統(tǒng)的自適應(yīng)控制方法和基于極速學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接自適應(yīng)控制方法。 首先,本文提出了一種基于變伸縮因子模糊系統(tǒng)的直接自適應(yīng)控制方法。變伸縮因子模糊系統(tǒng)由一系列可伸縮的廣義模糊基函數(shù)組成,通過伸縮因子的自適應(yīng)調(diào)整,實(shí)現(xiàn)了模糊控制系統(tǒng)輸入空間的自適應(yīng)模糊劃分,從而能夠在不增加規(guī)則的前提下提高控制精度。 其次,為了進(jìn)一步精簡模糊規(guī)則,本文提出了一種基于自組織橢球基函數(shù)的自適應(yīng)模糊控制器。采用自組織橢球基函數(shù)模糊系統(tǒng)逼近理想控制律,并引入魯棒補(bǔ)償項(xiàng)保證系統(tǒng)穩(wěn)定性。自組織橢球基函數(shù)模糊系統(tǒng)能夠動態(tài)地生成和修剪規(guī)則,在保證逼近精度的前提下,可實(shí)現(xiàn)精簡模糊系統(tǒng)結(jié)構(gòu),降低計(jì)算負(fù)荷。結(jié)果顯示僅需極少的模糊規(guī)則即可實(shí)現(xiàn)理想的控制效果。 針對一類具有不匹配且結(jié)構(gòu)未知的不確定性的嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng),提出了一種基于自組織橢球基函數(shù)模糊系統(tǒng)和后推法的自適應(yīng)控制算法。結(jié)合后推法進(jìn)行控制器設(shè)計(jì),并采用自組織橢球基函數(shù)模糊系統(tǒng)逼近未知非線性動態(tài),實(shí)現(xiàn)具有自組織結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)模糊控制。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該控制方法的有效性和優(yōu)越性。 最后,本文提出了兩種基于極速學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制器。極速學(xué)習(xí)機(jī)具有結(jié)構(gòu)簡單和人為調(diào)整參數(shù)少等優(yōu)點(diǎn),因而自適應(yīng)極速學(xué)習(xí)機(jī)控制器具有設(shè)計(jì)簡單和計(jì)算負(fù)荷小等特點(diǎn)。為了進(jìn)一步降低計(jì)算復(fù)雜度,提出了一種基于最少學(xué)習(xí)參數(shù)算法的自適應(yīng)極速學(xué)習(xí)機(jī)控制,該方法僅需對一個(gè)參數(shù)進(jìn)行在線自適應(yīng)調(diào)整。仿真結(jié)果驗(yàn)證了上述算法的有效性和優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：不確定非線性系統(tǒng) 非線性參數(shù)化模糊神經(jīng)系統(tǒng) 極速學(xué)習(xí)機(jī) 自適應(yīng)控制
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U664.82;TP273.2
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 本文研究背景和意義11-12
• 1.2 自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容15-17
• 第2章 模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理17-26
• 2.1 一般模糊系統(tǒng)17-22
• 2.2 非線性參數(shù)化模糊系統(tǒng)22-23
• 2.3 極速學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-26
• 第3章 基于變伸縮因子模糊系統(tǒng)的直接自適應(yīng)控制26-40
• 3.1 控制問題26-27
• 3.2 變伸縮因子模糊系統(tǒng)27-28
• 3.2.1 可伸縮廣義模糊基函數(shù)27
• 3.2.2 變伸縮因子模糊系統(tǒng)27-28
• 3.3 VCEF-DAFC設(shè)計(jì)28-31
• 3.3.1 直接自適應(yīng)控制器28-30
• 3.3.2 變伸縮因子模糊系統(tǒng)逼近特性30
• 3.3.3 參數(shù)自適應(yīng)律30-31
• 3.4 穩(wěn)定性分析31-32
• 3.5 仿真研究32-39
• 3.5.1 小車-倒立擺系統(tǒng)控制32-36
• 3.5.2 基于VCEF-DAFC和SVPWM的永磁同步電機(jī)轉(zhuǎn)速控制36-39
• 3.6 本章小結(jié)39-40
• 第4章 基于自組織橢球基函數(shù)的直接自適應(yīng)模糊控制40-54
• 4.1 自組織橢球基函數(shù)模糊系統(tǒng)40-43
• 4.1.1 結(jié)構(gòu)和組成描述40-41
• 4.1.2 結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法41-43
• 4.2 控制器設(shè)計(jì)43-45
• 4.2.1 直接自適應(yīng)控制43
• 4.2.2 SEBF-FLS逼近特性43-44
• 4.2.3 參數(shù)自適應(yīng)律44-45
• 4.3 穩(wěn)定性分析45-47
• 4.4 仿真研究47-53
• 4.4.1 SEBF-AFC應(yīng)用于小車-倒立擺系統(tǒng)47-50
• 4.4.2 SEBF-AFC應(yīng)用于電力推進(jìn)船舶航向控制50-53
• 4.5 本章小結(jié)53-54
• 第5章 基于自組織橢球基函數(shù)和后推法的自適應(yīng)模糊控制54-74
• 5.1 控制問題54
• 5.2 后推法控制器設(shè)計(jì)54-63
• 5.3 穩(wěn)定性分析63-64
• 5.4 仿真研究64-73
• 5.4.1 數(shù)值示例64-68
• 5.4.2 考慮執(zhí)行器特性的船舶航向控制68-73
• 5.5 本章小結(jié)73-74
• 第6章 基于極速學(xué)習(xí)機(jī)和最少學(xué)習(xí)參數(shù)的自適應(yīng)控制74-89
• 6.1 控制問題74-75
• 6.2 極速學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)75-76
• 6.3 控制器設(shè)計(jì)76-79
• 6.3.1 理想控制律76-78
• 6.3.2 DAELMC參數(shù)自適應(yīng)律78
• 6.3.3 MLPA-DAELMC參數(shù)自適應(yīng)律78-79
• 6.4 穩(wěn)定性分析79-82
• 6.4.1 DAELMC穩(wěn)定性分析79-80
• 6.4.2 MLPA-DAELMC穩(wěn)定性分析80-82
• 6.5 仿真分析82-88
• 6.5.1 基于DAELMC的吊艙式電力推進(jìn)船舶航向控制82-83
• 6.5.2 基于MLPA-DAELMC的電力推進(jìn)船舶航向控制83-85
• 6.5.3 基于DAELMC和SVPWM的PMSM轉(zhuǎn)速控制85-86
• 6.5.4 基于MLPA-DAELMC和SVPWM的PMSM轉(zhuǎn)速控制86-88
• 6.6 本章小結(jié)88-89
• 總結(jié)與展望89-90
• 參考文獻(xiàn)90-95
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表論文和專利95-96
• 致謝96-97
• 作者簡介97

【共引文獻(xiàn)】

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