【摘要】：針對一類具有未知控制方向的隨機時滯系統(tǒng)設計自適應神經(jīng)輸出反饋控制器.首先,利用狀態(tài)觀測器估計不可測量的系統(tǒng)狀態(tài);其次,選擇合適的Lyapunov-Krasovskii函數(shù)消除未知延遲項對系統(tǒng)的影響,利用Nussbaum-type函數(shù)處理系統(tǒng)的未知控制方向問題,通過神經(jīng)網(wǎng)絡逼近未知的非線性函數(shù),以及用動態(tài)表面控制(DSC)解決控制器設計中出現(xiàn)的復雜性問題;最后,通過Lyapunov穩(wěn)定性理論,構(gòu)造一個魯棒自適應神經(jīng)網(wǎng)絡輸出反饋控制器,可以保證閉環(huán)系統(tǒng)中所有信號在二階或四階矩意義下一致最終有界,跟蹤誤差能收斂到零值小的領域內(nèi).仿真實例驗證了所提出方法的有效性.
[Abstract]:An adaptive neural output feedback controller is designed for a class of stochastic time-delay systems with unknown control direction. Firstly, the state observer is used to estimate the unmeasurable state of the system. Secondly, the appropriate Lyapunov-Krasovskii function is chosen to eliminate the influence of unknown delay term on the system, and the Nussbaum-type function is used to deal with the unknown control direction problem. The unknown nonlinear function is approximated by neural network, and the complexity problem in controller design is solved by using dynamic surface control (DSC). Finally, a robust adaptive neural network output feedback controller is constructed by Lyapunov stability theory. It can ensure that all the signals in the closed-loop system are uniformly bounded in the sense of second-order or fourth-order moments, and the tracking error can converge to a field with small zero value. A simulation example is given to verify the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 華南理工大學自動化科學與工程學院;龍巖學院機電工程學院;
【基金】：國家重大科研儀器研制項目(61527811) 國家自然科學基金項目(61304084)
【分類號】：TP183;TP273

【參考文獻】

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1 陳明金;李樹榮;曹乾磊;;時滯柔性關節(jié)機械臂自適應位置/力控制[J];控制理論與應用;2015年02期

2 ;Fuzzy Adaptive Control of Stochastic Nonlinear Systems with Unknown Virtual Control Gain Function[J];自動化學報;2006年02期

【共引文獻】

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1 司文杰;王聰;董訓德;曾瑋;;隨機時滯系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡輸出反饋動態(tài)面控制[J];控制與決策;2017年08期

2 黃俊境;王家序;李俊陽;肖科;;柔性關節(jié)驅(qū)動機構(gòu)的復合神經(jīng)動態(tài)面控制[J];信息與控制;2017年02期

3 司文杰;董訓德;曾瑋;;一類嚴格反饋時滯系統(tǒng)的自適應輸出反饋控制[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2017年06期

4 鄧偉;劉平;李貽斌;宋銳;;基于模型預測控制的排爆機器人軌跡跟蹤算法研究[J];儀器儀表學報;2016年S1期

5 劉福才;李倩;劉林;;柔性關節(jié)空間機械臂奇異攝動自抗擾控制仿真研究[J];高技術(shù)通訊;2016年06期

6 劉麗超;馬玉梅;于金鵬;李偉;韓玉西;;考慮輸入飽和的異步電機隨機系統(tǒng)的速度控制[J];青島大學學報(工程技術(shù)版);2016年01期

7 曹乾磊;李樹榮;趙東亞;曹琪;盧松林;;考慮執(zhí)行器特性的機械臂全階滑�？刂芠J];系統(tǒng)科學與數(shù)學;2015年07期

8 叢文;陳兵;閆紹新;;隨機多輸入多輸出系統(tǒng)的自適應神經(jīng)網(wǎng)絡控制[J];青島大學學報(工程技術(shù)版);2014年01期

9 WANG HuanQing;CHEN Bing;LIN Chong;;Approximation-based adaptive fuzzy control for a class of non-strict-feedback stochastic nonlinear systems[J];Science China(Information Sciences);2014年03期

10 朱柏城;張?zhí)炱?王飛;;一類帶有死區(qū)模型的隨機系統(tǒng)的自適應跟蹤控制[J];系統(tǒng)科學與數(shù)學;2012年11期

【二級參考文獻】

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1 Zhiqiang MIAO;Yaonan WANG;;Robust dynamic surface control of flexible joint robots using recurrent neural networks[J];Journal of Control Theory and Applications;2013年02期

【相似文獻】

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1 唐春明,高協(xié)平;進化神經(jīng)網(wǎng)絡的研究進展[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2001年10期

2 李智;一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的煤炭調(diào)運優(yōu)化方法[J];長沙鐵道學院學報;2003年02期

3 程科,王士同,楊靜宇;新型模糊形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡及其應用研究[J];計算機工程與應用;2004年21期

4 王凡,孟立凡;關于使用神經(jīng)網(wǎng)絡推定操作者疲勞的研究[J];人類工效學;2004年03期

5 周麗暉;從統(tǒng)計角度看神經(jīng)網(wǎng)絡[J];統(tǒng)計教育;2005年06期

6 趙奇 ,劉開第 ,龐彥軍;灰色補償神經(jīng)網(wǎng)絡及其應用研究[J];微計算機信息;2005年14期

7 袁婷;;神經(jīng)網(wǎng)絡在股票市場預測中的應用[J];軟件導刊;2006年05期

8 尚晉;楊有;;從神經(jīng)網(wǎng)絡的過去談科學發(fā)展觀[J];重慶三峽學院學報;2006年03期

9 楊鐘瑾;;神經(jīng)網(wǎng)絡的過去、現(xiàn)在和將來[J];青年探索;2006年04期

10 林靜怡;朱建平;;優(yōu)化問題神經(jīng)網(wǎng)絡方法的發(fā)展及有待解決的問題[J];統(tǒng)計教育;2006年11期

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2 周樹德;王巖;孫增圻;孫富春;;量子神經(jīng)網(wǎng)絡[A];2003年中國智能自動化會議論文集（上冊）[C];2003年

3 羅山;張琳;范文新;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡和簡單規(guī)劃的識別融合算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應用學術(shù)會議論文集[C];2009年

4 郭愛克;馬盡文;丁康;;序言(二)[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡與信號處理學術(shù)會議論文集[C];1999年

5 鐘義信;;知識論:神經(jīng)網(wǎng)絡的新機遇——紀念中國神經(jīng)網(wǎng)絡10周年[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡與信號處理學術(shù)會議論文集[C];1999年

6 許進;保錚;;神經(jīng)網(wǎng)絡與圖論[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡與信號處理學術(shù)會議論文集[C];1999年

7 金龍;朱詩武;趙成志;陳寧;;數(shù)值預報產(chǎn)品的神經(jīng)網(wǎng)絡釋用預報應用[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡與信號處理學術(shù)會議論文集[C];1999年

8 唐墨;王科俊;;自發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌特性研究[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第七分冊）[南京理工大學學報（增刊）][C];2009年

9 張廣遠;萬強;曹海源;田方濤;;基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法研究[A];第十二屆全國設備故障診斷學術(shù)會議論文集[C];2010年

10 董衛(wèi)軍;蔡美峰;張永華;;利用神經(jīng)網(wǎng)絡確定生產(chǎn)礦山的合理規(guī)模[A];第六屆全國采礦學術(shù)會議論文集[C];1999年

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1 記者 孫剛;“神經(jīng)網(wǎng)絡”：打開復雜工藝“黑箱”[N];解放日報;2007年

2 本報記者 劉霞;美用DNA制造出首個人造神經(jīng)網(wǎng)絡[N];科技日報;2011年

3 劉力;我半導體神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)及應用研究達國際先進水平[N];中國電子報;2001年

4 木公;有界微分網(wǎng)絡技術(shù)：信息處理新時代[N];中國石化報;2002年

5 本報記者 范毅波 張旭軍;帶上望遠鏡上路[N];網(wǎng)絡世界;2005年

6 尼克;“想啥來啥”和“吃啥補啥”的人工智能之爭[N];東方早報;2014年

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1 楊旭華;神經(jīng)網(wǎng)絡及其在控制中的應用研究[D];浙江大學;2004年

2 李素芳;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的無線通信算法研究[D];山東大學;2015年

3 石艷超;憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡的混沌性及幾類時滯神經(jīng)網(wǎng)絡的同步研究[D];電子科技大學;2014年

4 王新迎;基于隨機映射神經(jīng)網(wǎng)絡的多元時間序列預測方法研究[D];大連理工大學;2015年

5 付愛民;極速學習機的訓練殘差、穩(wěn)定性及泛化能力研究[D];中國農(nóng)業(yè)大學;2015年

6 李輝;基于粒計算的神經(jīng)網(wǎng)絡及集成方法研究[D];中國礦業(yè)大學;2015年

7 張海軍;基于云計算的神經(jīng)網(wǎng)絡并行實現(xiàn)及其學習方法研究[D];華南理工大學;2015年

8 陳輝;多維超精密定位系統(tǒng)建模與控制關鍵技術(shù)研究[D];東南大學;2015年

9 胡文憑;基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡的口語發(fā)音檢測與錯誤分析[D];中國科學技術(shù)大學;2016年

10 李曉剛;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的碼垛機器人視覺位姿測量及伺服控制研究[D];北京林業(yè)大學;2015年

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2 李慧芳;基于憶阻器的渦卷混沌系統(tǒng)及其電路仿真[D];西南大學;2015年

3 陳彥至;神經(jīng)網(wǎng)絡降維算法研究與應用[D];華南理工大學;2015年

4 董哲康;基于憶阻器的組合電路及神經(jīng)網(wǎng)絡研究[D];西南大學;2015年

5 李志杰;基于神經(jīng)網(wǎng)絡的上證指數(shù)預測研究[D];華南理工大學;2015年

6 陳少吉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡血壓預測研究與系統(tǒng)實現(xiàn)[D];華南理工大學;2015年

7 張韜;幾類時滯神經(jīng)網(wǎng)絡穩(wěn)定性分析[D];渤海大學;2015年

8 胡婷;改進QGA-BP模型及其在彌苴河總氮量預測中的應用[D];昆明理工大學;2015年

9 劉俊輝;基于數(shù)據(jù)清洗方法的河道水位預測研究[D];昆明理工大學;2015年

10 李菊;BP神經(jīng)網(wǎng)絡在房地產(chǎn)批量評估中的應用研究[D];昆明理工大學;2015年

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