基于神经网络的非线性自适应输出反馈控制

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1、第35卷第2期南京航空航天大学学报Vol.35No.22003年4月JournalofNanjingUniversityofAeronautics&AstronauticsApr.2003基于神经网络的非线性自适应输出反馈控制张锐,姜长生,武国庆,卢伟健(南京航空航天大学自动化学院,南京,210016)摘要:针对能够采用仿射非线性表示的含有未建模动态的SISO非线性系统,讨论了一种基于神经网络的自适应控制方法,该方法对受控对象的已知部分,采用反馈线性化方法设计控制器,用神经网络在线补偿未建模动态及外部干扰等引起的误差,从而实现自

2、适应控制。对具有未建模动态的双车倒立摆设计了输出反馈自适应控制系统,仿真表明该方法是有效的。关键词:仿射非线性;反馈线性化;神经网络;自适应控制中图分类号:TP273文献标识码:A文章编号:1005-2615(2003)02-0179-05NonlinearlyAdaptiveOutputFeedbackControlUsingNeuralNetworkZhangRui,JiangChangsheng,WuGuoqing,LuWeijianCollegeofAutomationEngineering,NanjingUnivers

3、ityofAeronautics&Astronautics,Nanjing,210016,ChinaAbstract:AdiscussionisdevotedtodesignneuralnetworkadaptivecontrolschemeoftheSISO(singleinputandsingleoutput)nonlinearsystemwithunmodeleddynamics.Accordingtotheknownpartoftheplant,feedbacklinearizationmethodisusedtodes

4、ignthecontroller.Theerrorresultedfromtheunmodeleddynamicsandtheexternaldisturbanceiscompensatedbyonlineneuralnetwork.Theneuralnetworksaredesignedasafivelayerfuzzyneuralnetworkanditsconstructionisoptimizedbygeneticalgorithms.Ithasbeenusedtoapprotimatethenonlinearfunct

5、ionofsystemandtocompesatetheerrorofunmodeleddynamic.Thedesignofneuralnetworkadaptivecontrollerhasbetterperformances.Themethodisverifiedbythedigitalsimulationoftwo-cartwithinverted-pendulumsystemandunmodeleddynamics.Keywords:affinednonlinearity;feedbacklinearization;n

6、euralnetwork;adaptivecontrol满意的结果。引言本文针对能采用仿射非线性描述的,包含确知边界的未建模动态的单输入单输出(SISO)非线性近年来,非线性系统控制方面的研究发展迅系统,采用反馈线性化方法得到系统的逆模型,针速,并已得出了许多令人满意的结果。反馈线性化对系统的微分同胚设计出控制器。对于系统的未建方法是现有非线性控制方法中一种较有效的方法。模部分及由于干扰等产生的误差,则采用参数线性但当实际模型存在误差时,它的应用仍然是有限制神经网络在线补偿。的。针对系统模型存在有界误差的问题,将神经网络补偿方法

7、引入到反馈线性化方法中,可取得较为基金项目:国家自然科学基金(60174045)及航空第二集团基金(01D52025)资助项目。收稿日期:2001-11-26;修订日期:2002-12-30作者简介:张锐,男,博士研究生,1975年8月生;姜长生,男,教授,博士生导师,1942年生。E-mail:Jiangcs@nuaa.edu.cn。180南京航空航天大学学报第35卷由式(4,6)可得(r)(r)(r)1非线性系统的反馈线性化与跟踪y~=yc-y=-vdc+vad-(9)误差信号分析由图2知线性动态补偿器的方程为vdc(s)

8、1Ndc(s)=y~(s)(10)假定完全可观测单输入单输出(SISO)非线性y~ad(s)Ddc(s)Nad(s)系统表示为x=f(x,u)(1)y=h(x)n其中:x∈R为系统的状态向量,u,y∈R分别为系统的控制输入和可测量的输出。且非线性系统(1)

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