發(fā)布時間：2018-04-01 12:13

  本文選題：切換非線性系統(tǒng)　切入點：Backstepping方法　出處：《渤海大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：由于連續(xù)的動力學(xué)、離散動力學(xué)和邏輯決策等因素的作用,大量的實際設(shè)備都可以被描述成切換系統(tǒng)。本文針對幾類切換非線性系統(tǒng),結(jié)合Backstepping設(shè)計方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制方法,研究了相應(yīng)控制器的設(shè)計方法及閉環(huán)系統(tǒng)的有界性、收斂性問題。主要工作概括如下:對于一類具有不確定、輸入時滯、外部時變干擾的嚴(yán)格反饋切換非線性系統(tǒng),提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方法。首先,通過構(gòu)建一個濾波器和虛擬觀測器來獲得輔助信號。然后,通過運用Backstepping設(shè)計方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,對于所有的子系統(tǒng)構(gòu)建一個共同的李雅普諾夫函數(shù)和一個狀態(tài)反饋控制。然后,證明閉環(huán)系統(tǒng)的所有信號是半全局一致終結(jié)有界的,并且追蹤誤差最終收斂到一個充分小的緊集。最后,通過一個仿真的例子,所提出的方法被驗證是有效的。對于一類具有時滯和干擾的多輸入多輸出不確定非線性切換系統(tǒng),提出了一個新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)輸出追蹤控制方法。結(jié)合徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用逼近能力和一個改良的多重李雅普諾夫函數(shù)方案以及自適應(yīng)Backstepping遞歸設(shè)計,對所考慮系統(tǒng)提出了一個新穎的自適應(yīng)神經(jīng)輸出追蹤控制設(shè)計方法。然后,證明了閉環(huán)系統(tǒng)的所有信號是半全局一致終結(jié)有界的,并且追蹤誤差最終收斂到一個充分小的緊集。最后,通過一個仿真的例子,所提出的方法被驗證是有效的。
[Abstract]:Because of the continuous dynamics, discrete dynamics and logic decision factors, a large number of actual equipment can be described as a switching system. In this paper several kinds of switched nonlinear systems, combined with Backstepping design method based on adaptive neural network control method, the design method of the controller and the boundedness of the closed-loop system, convergence the problem. The main work is as follows: for a class of uncertain input delay, strict feedback switched nonlinear systems with external disturbance, proposes a control method based on neural network. Firstly, through the construction of a filter and a virtual observer to obtain auxiliary signal. Then, by using the Backstepping design method and neural network method for the construction of all subsystems of feedback control of a common Lyapunov function and a closed state. Then, to prove All the signal loop system is semiglobal1y uniformly bounded, and the tracking error converges to a sufficiently small compact set. Finally, through a simulation example, the proposed method is verified to be effective. With time delay and multi input multi output interference for a class of uncertain nonlinear switched systems and put forward a new adaptive output tracking control method based on neural network. The universal approximation ability combined with radial basis function neural network and an improved multiple Lyapunov function scheme and adaptive Backstepping recursive design, to consider the system proposes a novel adaptive neural output tracking control design method. Then, it is proved that all signals in the closed-loop system are semi globally uniformly ultimately bounded, and the tracking error converges to a sufficiently small compact set. Finally, through a simulation For example, the proposed method is validated to be effective.

【學(xué)位授予單位】：渤海大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O231

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本文編號：1695521