鲁棒神经网络自适应控制系统的研究

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1、摘要摘要神经网络自适应控制由于具有自适应和神经网络各自的长处，已广泛应用于复杂不确定非线性系统的控制中，并成为智能控制的一个新的分支。然而，目前为止，研究含干扰影响的神经网络自适应控制系统鲁棒性的文献还比较少，在实际控制系统中，不可避免的存在各种干扰等不确定因素。本文针对一般离散非线性被控对象，以神经网络模型参考自适应控制为基础，通过大量的仿真，分析各种不同类型的干扰对系统的影响以及影响机理。并提出了一种鲁棒神经网络自适应控制策略，该控制策略(1)应用自适应预测，以及带遗忘因子的递推最小二乘参数估计，对神经网络的预报输出进行修正，在很大程度上减小了因干扰引

2、起的辨识误差对系统输出造成的影响；(2)利用鲁棒反馈控制器，根据系统跟踪误差输出反馈控制信号，提高了在干扰影响下的跟踪精度，保证了控制过程的连续性和闭环系统的稳定性：(3)对控制信号的增量进行限幅，抑制突变的大幅值干扰信号对系统的不良影响。应用上述控制方案，针对一个具有一般表达形式的非线性自回归滑动平均模型，和一个实验室级的液面系统模型进行了仿真，并将控制结果与一般神经网络模型参考自适应控制的仿真结果进行比较。仿真试验表明，本文所提出的鲁棒神经网络自适应控制策略能够有效的克制干扰等不确定因素对系统的影响，同时提高了系统的响应速度。关键词：神经网络自适应控制

3、；鲁棒性；非线性自回归滑动平均模型；自适应预测；鲁棒控制器北京工业大学工学硕士学位论文ABSTRACTN训nctworka出【ptivecon仃01hasbecomeanewbranchofintell噜entcon七ol，becauseitllasadvantagesofn删ne咐orkaIldad印tiveco曲r01．A1so，it百vesanewideat0nolllinearsystemcon的l砸血comple)【i哆andlHlcenainty．Howcv％iIl吐lepmcticalcon臼rolsyst鼬，tlleinfluenceofu

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