非線性時(shí)滯系統(tǒng)論文非線性時(shí)滯系統(tǒng) 未建模動(dòng)態(tài) 自適應(yīng)控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)_第1頁(yè)
非線性時(shí)滯系統(tǒng)論文非線性時(shí)滯系統(tǒng) 未建模動(dòng)態(tài) 自適應(yīng)控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)_第2頁(yè)
非線性時(shí)滯系統(tǒng)論文非線性時(shí)滯系統(tǒng) 未建模動(dòng)態(tài) 自適應(yīng)控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)_第3頁(yè)
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1、非線性時(shí)滯系統(tǒng)論文:非線性時(shí)滯系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制【中文摘要】由于幾乎所有的系統(tǒng)都具有非線性的特性,同時(shí),時(shí)滯現(xiàn)象是普遍存在的。時(shí)滯的存在往往是系統(tǒng)不穩(wěn)定和系統(tǒng)性能變差的根源??刂茖?duì)象的不確定性和時(shí)變性一直都是研究者面臨的具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。本文主要研究非線性時(shí)滯系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制器設(shè)計(jì)問(wèn)題,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),自適應(yīng)控制,Lyapunov穩(wěn)定方法,Young不等式,誤差濾波理論,隱函數(shù)定理,泰勒公式和中值定理等理論為基礎(chǔ)對(duì)閉環(huán)控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)與分析。本論文的主要工作如下:第一章主要是介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)控制的背景以及基本知識(shí)。第二章研究了一類不確定非仿射非線性時(shí)滯系統(tǒng),提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2、的自適應(yīng)控制器。利用隱函數(shù)定理、泰勒展開(kāi)式和中值定理,把非仿射非線性時(shí)滯系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為仿射非線性時(shí)滯系統(tǒng),同時(shí)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可逼近任意非線性函數(shù)的能力,結(jié)合誤差濾波理論及Young不等式處理時(shí)滯項(xiàng)。根據(jù)Lyapunov理論,在一定的條件下,給出了系統(tǒng)穩(wěn)定的充分條件,并給予證明。該控制器保證了跟蹤誤差收斂,從而說(shuō)明該控制器是有效性的。第三章是在第二章的基礎(chǔ)上將系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為帶有外界干擾,狀態(tài)不可測(cè)的非仿射非線性時(shí)滯系統(tǒng),提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制器。利用隱函數(shù)定理,泰勒.【英文摘要】Since almost all the systems have nonlinear characteristics,

3、 at the same time,time-delay existing phenomenon widely. Time delay is often the root causes systemsinstability or performance deterioration. Control objects uncertainty and time-varyinghave been challenging problems facing to researchers. In this paper, a class ofnonlinear time delay systems contro

4、ller is designed based on neural network adaptive.By using RBF neural network, adaptive control, Lyapunov stabilization, Younginequality, Error Filteri.【關(guān)鍵詞】非線性時(shí)滯系統(tǒng) 未建模動(dòng)態(tài) 自適應(yīng)控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【英文關(guān)鍵詞】nonlinear time-delay systems unmodeled dynamics adaptive controlneural network【索購(gòu)全文】聯(lián)系Q1:138113721 Q2:139938848【

5、目錄】非線性時(shí)滯系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制摘要4-5Abstract5-6Chapter 18-131. Introduction8-131.1 Overview of neural network adaptive8-91.2 Analysis of Present Study at Home and Abroad9-111.3 The purpose and significance of the research111.4 The main work and structure11-13Chapter 213-192.1 Problem statement13-152.2 Adaptive

6、 controller design15-172.3 Stability analyses17-182.4 Conclusion18-19Chapter 319-273.1 Problem statement19-203.2 Design of observer and controller20-233.3 Stability and robustness analysis23-263.4 Examples study263.5. Conclusion26-27Chapter 427-364.1 Problem statement27-294.2 Design observer of robust adaptive29-314.3 Stability and robustness analysis31-334.4 Example and Simulation33-354.5 Conclusions35

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