基于神经网络的非线性自适应控制研究毕业设计论文

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1、摘要神经网络自适应控制是基于自适应的基本原理，利用神经网络的特点设计而成的。它发挥了自适应与神经网络的各自长处，为非线性控制的研究提供了一种新方法。本文基于Lyapunov稳定性理论，采用神经网络直接自适应控制的思想设计控制器，研究了一类带干扰的不确定非线性系统的控制问题。控制器主要是针对不确定非线性系统中存在的两类未知项——未知函数和未知外界干扰而设计，其中未知函数利用径向基函数神经网络来近似，外界干扰利用非线性阻尼项来抑制，这样可以充分利用神经网络的逼近特性，克服复杂系统难以建模等困难，并且系统稳定性和收敛性在给出的假设的条件下均能得到保证。最

2、后设计程序进行仿真验证，在程序设计中，以高斯函数作为基函数，仿真结果表明在权值和控制的有界性方面取得了一定的效果。本文第一章到第三章详细介绍了人工神经网络及神经网络控制的发展和研究现状；第四章主要介绍了径向基函数神经网络，并对其逼近能力进行仿真；在结束语中展望了神经网络控制的发展前景，提出以后的研究方向。关键词：RBF神经网络，自适应控制，不确定非线性系统AbstractNeuralnetworkadaptivecontrolisproposedcombiningadaptivecontrol'sadvantageswithneuralnetwor

3、k'scharactersandprovidesanewmethodfornonlinearcontrol.BasedonLyapunovstabilitytheoremandneuralnetworkdirectadaptivecontrolideathecontrolproblemofaclassofuncertainnonlinearsystemwithdisturbanceisresearched.Thecontrollerisdesignedarmingattwokindsofuncertaintiesexistinginnonlinea

4、rsystem--theunknownfunctionsandtheuncertaindisturbance.Incontroller.theradialbasisfunctionneuralnetworkisusedasapproximationmodelfortheunknownfunctions.andnonlineardampingtermisusedtocounteractthedisturbances.soneuralnetwork'sbetterapproximationcapabilitiescanbeutilizedrichlya

5、ndthemodelingdifficultiescanbeavoided.Meanwhile.thecontrolledsystem'sstabilityandconvergencecanbeguaranteedundersomeassumptions.Atlasttheprogramisdesignedtoverifytheeffectivenessofthecontroller.Inpresentedprograms.Guassianfunctionisusedasbasisfunction.Simulationresultsshowthat

6、theboundnesseffectsofweighsandcontrolinputarebetter.Theroughframeworkofthisthesisisasfollowing:theartificialneuralnetworkandneuralnetworkcontrolareintroducedindetailfromthefirstchaptertothethirdchapter;theradialbasisfunctionneuralnetworkisdescribedanditsapproximationperformanc

7、eissimulatedinthefourthchapter;thedevelopmentofneuralnetworkcontrolisexpectedandthefurtherresearchprospectisproposedintheendwords.Keywords:RadialBasisFunctionneuralnetworkadaptivecontrol,uncertainnonlinearsystem1绪论非线性现象是工程、自然界以及人类社会话动的各个领域普遍存在的问题，非线性控制在控制科学中也一直占有重要地位。通常工业过程中都存

8、在着不确定性和时变性等非线性现象，当受控对象或环境发生变化时，为保证良好的控制性能，可采取自适应控制策略。日前，自适应控制