基于径向基神经网络的非线性系统自适应控制.pdfVIP

维普资讯 大 庆 石 油 学 院 学 报 第3O卷 第 1期 2006年 2月 JOuRNA1OFDAQING PETROIEUM INSTITUTE VoI．3O No．1 Feb． 2006 基于径向基神经网络的非线性系统 自适应控制 邵克勇，高宏宇，于显利，杨圆圆，张会珍 (大庆石油学院 电气信息工程学院 黑龙江 大庆 163318) 摘 要：针对一类非线性系统，利用神经网络可逼近任意非线性函数的能力，及滤波误差理论 ，提出了一种基于径 向 基神经网络的自适应控制器设计方案．根据 Lyapunov稳定原理，给出了系统稳定的充分条件．该方案保证跟踪误差收 敛 ．说明了该控制器的有效性．仿真结果表明了其实用性． 美 键 词i径向基l神经网络}自适应控制lLyapunov稳定原理 ． ． 。 一 中圈分类号：TP273．2 文献标识码 ：A 文章编号：1000—1891(2006)01—0085一O3 一 g 0 引言 神经网络具有 良好的非线性映射能力、自学习能力和并行信息处理能力。为解决未知不确定非线性系 一 + 统的建模和控制提供 了新思路，吸引了国内外众多的学者和工程技术人员从事该方面的研究。并提出了许 ， “ 多成功的理论和方法[卜 ．许多文献涉及通过神经网络控制来处理包括不确定项和未知非线性项的复杂 系统[4 j，可见神经网络控制已逐步发展成为智能控制的一个重要分支．笔者运用神经 网络 的逼近特性 ， 结合滤波误差理论，提出一种 自适应神经网络控制器设计方案，设计出自适应控制律，并根据 Lyapunov 稳定性理论，给出系统稳定的充分条件． 1 问题描述 有一类非线性系统 ： 式中：为状态向量 ，一(z ，,3C2，…，,3C)；(￡)为控制输入 ；_厂()为不确定的未知连续 函数 ；g()为未知光 滑控制增益函数 ；(￡)为模型的不匹配部分或外来干扰 ，且 (￡)≤D()，D()为已知正的连续函数 。V ≥ O． 该控制要求系统的输出 (￡)跟踪期望的系统运动轨迹Y(￡)．定义期望轨迹为 Yd：==( ，d。… ， ”)。， (2) 误差向量为 e— x— Yd= (1，e2，… ，e) ， (3) (4) 收稿 日期：2005—06—29l审稿人i王秀芳}编辑：郑丽芹 基金项 目：黑