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1、第21卷第8期 控 制 与 决 策2006年8月Vol.21No.8ControlandDecisionAug.2006 文章编号:100120920(2006)0820929204一类复杂系统的自适应控制张颖伟,周 玮,刘建昌,张嗣瀛(东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004)摘 要:对于具有相似性的一类不确定复杂系统,应用高阶神经网络逼近各个子系统的互联项,设计了控制器,即提出了难以解决的互联项问题的高阶神经网络表示方法.该方法通过在线调节神经网络的权值来确保闭环系统的稳定性.由于复杂系统的结构相似性,降低了控制器设计过程中的计算量,使得工程上较易实现
2、.仿真算例表明了所提出方法的有效性.关键词:高阶神经网络;相似复杂系统;鲁棒自适应控制中图分类号:TP13 文献标识码:AAdaptiveControlforaClassofComplexSystemsZHANGYing2wei,ZHOUWei,LIUJian2chang,ZHANGSi2ying(SchoolofInformationScienceandEngineering,NortheasternUniversity,Shenyang110004,China.Correspondent:ZHANGYing2wei,E2mail:zhang-yingw
3、ei2001@yahoo.com.cn)Abstract:Anovelrobustadaptivecontrollerisdesignedforaclassofuncertaincomplexsystemswithsimilarity.Thisapproachuseshigh2orderneuralnetworkstodealwithinterconnectionsofsubsystems.Itassuresthestabilityofclosed2loopsystemsbyupdatingtheweightsofNNonline.Itneedslesscalc
4、ulationandiseasytorealizeinengineeringbecauseofthesimilaritiesofcomplexsystems.Thesimulationexampleshowstheeffectivenessofproposedmethod.Keywords:High2orderneuralnetworks;Complexsystemswithsimilarity;Robustadaptivecontrol1引 言配的不确定项,而且具有非匹配的不确定项.本文对 复杂系统的镇定问题是控制理论中的重要问题互联项采取了新的处理方法,
5、即应用高阶神经网络[1]逼近子系统间的互联项,所设计的控制器通过在线之一.复杂系统是由几十乃至上千个子系统互联[2]调节神经网络的权值来确保闭环系统的稳定性.而成,系统维数高和结构复杂等特点使得各个子[3]系统之间的信息传递受到一定限制,即使信息传2问题描述递不受影响,也可能由于计算量过大而无法采用集 考虑如下不确定复杂系统:a中控制方式.本文研究的复杂系统是具有相似性的xi=一类复杂系统.由于复杂系统的相似性,降低了控制f(xi)+$fi(xi)+G(xi)[ui+器设计过程中的计算量,因而工程上较易实现.$gi(xi)]+Hi(x),i=1,2,⋯,N.(
6、1)nm互联性、不确定性和非线性的存在增加了复杂其中:xi∈R,ui∈R为第i个子系统的状态和输T系统控制的难度.文献[4]所研究的一类复杂系统的入,且G(xi)=(g1(xi),g2(xi),⋯,gm(xi));gl(xi),互联项是有界的;文献[5]所研究的复杂系统的各个l=1,2,⋯,m;f(xi)为光滑向量函数;$fi(xi)为非子系统是线性的;文献[2,3]研究了一类复杂系统的匹配的不确定项;$gi(xi)为匹配的不确定项;TTTT控制问题,对互联项的处理方法是将互联项当作干Hi(x)为互联项,且x=(x1,x2,⋯,xN),H(x)=T扰抵消掉.本文
7、所研究的一类复杂系统,不仅具有匹(H1(x),H2(x),⋯,HN(x)). 收稿日期:2005206214;修回日期:2006201214. 作者简介:张颖伟(1969—),女,河北定县人,副教授,博士后,从事复杂系统的故障诊断和容错控制等研究;刘建昌(1960—),男,辽宁黑山人,教授,博士生导师,从事智能控制理论与应用等研究.©1994-2006ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net930控 制 与 决 策第21卷定义
8、1如下系统:S(x)是有
