控制理论与应用
控製理論與應用
공제이론여응용
CONTROL THEORY & APPLICATIONS
2012年
6期
730-740
,共11页
迭代学习控制%自适应控制%时变不确定性%神经网络%Nussbaum增益
迭代學習控製%自適應控製%時變不確定性%神經網絡%Nussbaum增益
질대학습공제%자괄응공제%시변불학정성%신경망락%Nussbaum증익
对一类二阶严格反馈时变非线性系统的自适应迭代学习控制问题进行了研究.系统中含有非周期时变参数化不确定性且控制方向未知.首先,提出了一种神经网络估计器,实现了对未知非周期时变非线性函数的逼近.随后,用Nussbaum函数对未知控制方向进行了自适应估计,并综合应用baCkstcpping技术和自适应迭代学习控制技术设计了控制器.所设计的控制器能保证系统所有状态量在Lpe-范数意义下有界,且系统的输出量在LT2-范数意义下收敛到期望轨迹.最后的仿真研究证明了控制器设计方法的有效性.
對一類二階嚴格反饋時變非線性繫統的自適應迭代學習控製問題進行瞭研究.繫統中含有非週期時變參數化不確定性且控製方嚮未知.首先,提齣瞭一種神經網絡估計器,實現瞭對未知非週期時變非線性函數的逼近.隨後,用Nussbaum函數對未知控製方嚮進行瞭自適應估計,併綜閤應用baCkstcpping技術和自適應迭代學習控製技術設計瞭控製器.所設計的控製器能保證繫統所有狀態量在Lpe-範數意義下有界,且繫統的輸齣量在LT2-範數意義下收斂到期望軌跡.最後的倣真研究證明瞭控製器設計方法的有效性.
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