随机非线性互联系统的自适应神经控制器设计

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近年来,随机非线性互联系统因其复杂的属性及其在实际工程中广泛的应用,使得该类系统一直都是控制领域中一个热门的研究课题。虽然吸引了国内外学者的关注和研究兴趣,但随机非线性互联系统仍有许多难题需要研究解决。本文针对几类互联非线性系统,结合Backstepping技术和动态面控制技术以及自适应神经网络控制技术,研究了相应控制器的设计方法以及闭环系统的收敛性和稳定性问题。主要工作如下:针对一类切换随机非线性互联系统的分散自适应输出反馈控制,首先构造一个全阶的切换状态观测器来估计系统中不可测的状态,并结合神经网络来估计未知光滑非线性函数。然后使用自适应Backstepping技术及动态面控制技术,提出自适应神经网络控制方法,来保证闭环系统的收敛性和稳定性。最后,仿真实例说明了控制法则的有效性。针对一类带有死区输入的非严格反馈随机非线性互联系统,首先构造一个状态观测器来估计系统中不可测的状态,并且应用变量分离技术来处理非严格反馈结构带来的困难。然后,应用径向基函数神经网络控制技术和自适应Backstepping技术来建模未知的随机非线性互联系统函数,保证闭环系统的稳定性和收敛性。最后,仿真实例验证了控制方法的有效性。随机非线性互联系统的控制问题研究仍处在起步阶段,本文初步研究了几类非线性互联系统的自适应控制设计问题。目前,还有许多相关控制设计问题亟待解决,例如带有未建模动态互联系统的控制设计、非线性互联系统约束控制以及互联纯反馈系统的控制设计等。
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