基于突变理论的神经网络自适应控制器设计

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1、哈尔滨工程大学硕十学位论文摘要突变理论的创立是非线性科学的重要成就之一，随着航空航海工程、电力大系统及复杂生产过程等被控对象的日益复杂化，加之人们对控制系统的性能指标的要求越来越高，复杂系统的控制问题，特别是带有突变现象的复杂系统的控制，使传统的控制理论面临着严峻的挑战，所以迫切需要为解决非线性突变系统的控制问题寻找新的方法。为适应这种实际需要，突变控制理论应运而生，对突变控制理论的探索研究处于起步阶段，本文从研究系统的突变现象入手，把突变理论引入到系统的控制器设计中，研究突变控制机制及其应用。突变理

2、论与控制技术结合主要包含两方面内容：一是在保持系统原来平衡点不变的条件下，为系统建立有益的突变，称为突变控制；二是消除或抑制系统中的有害突变，称为反突变控制。在系统模型不确定的条件下，保持原系统的平衡点不随控制的施加而改变，而且能简化控制器的设计，更大限度地扩展系统控制参数的操作范围。针对船舶航向非线性系统，提出了一种把神经网络和模型参考自适应控制结合在一起的新的控制算法，建立反突变控制器。此算法首先通过系统的已知动态特性设计一个稳定的反馈控制器，然后利用RBF神经网络逼近未知非线性。权重自适应修正规

3、则是基于Lyapunov稳定性理论实现的，避免了递归训练过程，保证了自适应控制算法的稳定性。使系统的跟踪误差收敛于零的邻域内。最后把此算法进行了仿真，仿真结果令人满意。关键词：突变控制；神经网络；自适应；航向非线性哈尔滨工程大学硕士学何论文ABSTRACTThefoundofCatastrophetheoryisoneofimportantachievementsinnonlinearscience．Withthecomplicationofcontrolledobjectonaeronautican

4、dmarineengineering，heavyelectricpowersystemandcomplexproductiveprogress，togetherwiththedesireofperformanceindexoncontrolledsystembecomeshigherandhigher．Thecontrollingproblemofcomplexsystem，especiallythecomplexsystem、)l，ithcatastrophiccharacteristic，isal

5、lausterechallengethetraditionalcontroltheoryhastobefaced、析t11．Sothatnewcontrolmethodsareurgentlyrequiredforthecontrolproblemofnonlinearcatastrophesystem．Toadaptthisactualdemand，Catastrophecontroltheoryeme玛esasthetimesrequire．Theresearchofcatastrophecont

6、roltheoryisjustinitsfirststages，thisdissertationstartswitlltheinvestigationofcatastrophephenomena,catastrophetheoryisintroducedtosystemcontrollerdesign,toresearchcatastrophecontrolmechanismandit’Sapplication．Therearetwoaspectsinthecombinationofcatastrop

7、hetheoryandcontroltechnology：oneistocreatenewbeneficialcatastrophewhilepreserveallinitialequilibria,namedcatastrophecontrol；anotheristoeliminateorrestrainharmfulcatastrophe，calledaverse—catastrophe，itisnotonlypreservetheoriginalequilibriumevenundermodel

8、uncertainty,butalsoCansimplifythecontroller,toexpandtherangeofcontrolparameter．BycombiningmodelreferenceadaptNecontrolandneuralnetwordcontrol，anovelmodelreferenceadaptiveneuralnetworkcontrolschemeisproposedfortheship’Scoursenonli