基于神经网络的非线性自适应控制研究毕业论文设计Word文档格式.docx

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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

Abstract

Neuralnetworkadaptivecontrolisproposedcombiningadaptivecontrol'

s

advantageswithneuralnetwork'

scharactersandprovidesanewmethodfornonlinearcontrol.

BasedonLyapunovstabilitytheoremandneuralnetworkdirectadaptivecontrolideathecontrolproblemofaclassofuncertainnonlinearsystemwithdisturbanceisresearched.Thecontrollerisdesignedarmingattwokindsofuncertaintiesexistinginnonlinearsystem--theunknownfunctionsandtheuncertaindisturbance.Incontroller.theradialbasisfunctionneuralnetworkisusedasapproximationmodelfortheunknownfunctions.andnonlineardampingtermisusedtocounteractthedisturbances.soneuralnetwork'

sbetterapproximationcapabilitiescanbeutilizedrichlyandthemodelingdifficultiescanbeavoided.Meanwhile.thecontrolledsystem'

sstabilityandconvergencecanbeguaranteedundersomeassumptions.Atlasttheprogramisdesignedtoverifytheeffectivenessofthecontroller.Inpresentedprograms.Guassianfunctionisusedasbasisfunction.Simulationresultsshowthattheboundnesseffectsofweighsandcontrolinputarebetter.

Theroughframeworkofthisthesisisasfollowing:

theartificialneuralnetworkandneuralnetworkcontrolareintroducedindetailfromthefirstchaptertothethirdchapter;

theradialbasisfunctionneuralnetworkisdescribedanditsapproximationperformanceissimulatedinthefourthchapter;

thedevelopmentofneuralnetworkcontrolisexpectedandthefurtherresearchprospectisproposedintheendwords.

Keywords:

RadialBasisFunctionneuralnetworkadaptivecontrol,uncertainnonlinearsystem

1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，自适应控制器结构的选取和参数调整规则，都是建立在线性系统理论的基础上，对于非线性系统的自适应控制问题人们一直在寻求新的有效解决方法。

因此，寻找新的工具和方法来研究非线性系统的自适应控制问题就成了控制理论中研究的热点，

神经网络由于其本质上高度的非线性、信息处理的并行性、信息处理单元的互连性、良好的容错性、计算的非精确性及自学习、自组织和自适应性等特点，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统在不确定、不确知环境中的控制问题提供了一个很好的工具和模型，从而可以使控制系统稳定性、鲁棒性好，达到要求的动态与静态（或称稳态）性能。

对于神经网络来说，描述非线性映射、建立非线性系统模型等都变得非常容易，这在控制器的设计中极为重要，所以神经网络在非线性控制中得到了广泛的应用。

神经网络研究的兴起与神经网络控制的发展为解决非线性系统的自适应控制问题带来了生机。

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和理论设计而成的，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。

经过20余年的努力，神经网络自适应控制在连续和离散非线性系统中的研究都己取得丰硕的成果，当前的研究有以下几个方面：

在不确定非仿射线线性系统的直接自适应状态反馈控制器设计中，所用的神经网络具有弹性结构，也就是说神经元的数量是一个变量，神经网络逼近且自适应地取代了非线性系统巾的不确定性，整个闭环系统在Lyapunov意义下稳定：

采用没有反馈的神经网络自适应控制器对带有死区非线性的系统进行了控制研究，该自适应控制器能对这类非线性系统实现有效的控制：

基于多层神经网络提出了一种直接自适应控制方案，首先应用多层神经网络自适应模型逼近逆解中的未知部分，然后应用逆设计和自适应反演设计出虚拟控制量，最后应用反馈线性化方法和神经网络设计了直接自适应控制律，并利用Lyapunov稳定性定理推导了神经网络的参数调节律，保证了闭环系统的所有信号均最终一致有界：

文献[4]针对NARMA模型提出直接自适应神经网络控制方案。

用前馈神经网络作为系统模型，控制信号直接通过最小化在设定点和模型输出之间的瞬时差分或累积差分获得，采用广义预测理论和梯度下降法加快学习速率和收敛性能：

文献[5]针对不稳定的无人驾驶飞行器提出直接自适应神经网络控制器设计方案，控制规律来跟踪俯仰角速率指令，神经网络线性滤波器和BP学习算法用来逼近控制律。

设计神经控制器需要的有界信号可通过一种离线有限时间的训练方案获得，以提供必需的稳定性和跟踪性能，空气动力系数带来的不确定性由在线学习方案来补偿。

文献[6]针对一类不确定非线性系统，利用神经网络可逼近任意非线性函数的能力和误差滤波理论，提出了一种基于径向基函数神经网络的自适应控制器设计方案，以使非线性系统在存在不确定项或受到未知干扰时，其输出为期望输出，根据Lyapunov理论，给出了系统稳定的充分条件：

文献[7]针对连续时间和离散时间的输入一状态稳定的内部动力学的非线性不确定动态系统，基于Lyapunov定理提出了神经元自适应控制方案，该神经元自适应控制器的构建对系统的动力学知识没有要求，而只假设系统是连续可微的和不确定线性系统的逼近误差存在一个极小的增益类型范数有界的圆锥形扇区内，这样就可以将鲁棒控制和神经网络自适应控制结合起来，从而保证了闭环系统郎分渐近稳定。

同时人们开始将神经网络和其它新兴理论结合起来研究新型神经网络，如量子神经网和二阶模糊神经网络等。

文献[8]提出了基于扬氏双缝实验思想的叠加态量子神经网络：

文献[9]提出了基于模期前馈神经网络思想的韫子神经网络：

文献[10]提出了基于量子力学本体表示的非叠加态量子神经网络。

神经网络自适应控制这一领域呈现出欣欣向荣的景象。

1.1选题的背景和意义

人类当前所面临的重大科学技术研究任务之一是要揭示大脑的工作机制和人类智能的本质，开发智能应用技术，制造具有完成人类智能活动能力的帮能机器。

在过去几十年里，无数先驱们不懈探索，在神经生理学、心理学等一大批基础学科的研究成果基础上，研究脑和机器的智能取得了许多可喜的进展，这些智能研究成果的取得不仅对智能机器研究本身具有重要的意义，而且推动了一大批相关学科的发展。

智能研究的历史至少可以追溯到50年代人工智能的初创期，更早些可咀追溯到图灵自动机理论。

冯·

诺伊曼曾多次谈到计算机和大脑在结构和功能上的异同，对它们从元件特性到系统结构进行了详尽比较。

McCulloch和Pitts提出的形式神经元模型导致了有限自动机理论的发腥。

维纳的《Cybernetics》一书专门讨论了动物和机器的控制和通信问题。

信息论的奠基人香农也曾探索过人的智力放大问题。

我国著名学者钱学森在他的《工程控制论》一书中专门论述了生物体的调节控制和神经网络问题。

因此，早在四、五十年代神经系统的功能就已经引起这些现代科学理论开拓者的兴趣，并对他们各自理论的创立做出了贡献。

建立在认知过程信息处理的徽结构理论之上的神经网络作为人的认知过程的一种定量描述，为神经科学家提供了一个良好的机会来发展和验证大脑的T作原理。

神经网络理论的发展，在神经科学中推动了理论神经科学的产生和发展，为计算神经科学提供了必要的理论和模型，神经时络姓在许多学科的基础上发展起来的，它的研究的深入也必然会带动其他相关学科的发展。

许多现代科学理论的创导者对脑的功能和神经网络都有着强烈的兴趣，并从中得到了不少启示，创造或发展了许多新理论。

1.2神经同络控制研究历史及现状

神经网络控制的研究始于20世纪60年代Kilmer和McCulloch提出了KMB神经网络模型，并用于“网波罗”登月计划中，取得了良好的效果。

1964年．Widrow等将神经网络用于小车倒立摆系统的控制，也取得了成功。

80年代后期，神经网络控制随着科学的发展受到重视，其研究人多数集中在自适应控制方法上。

神经网络控制是一种基本上不依赖于模型的控制方法，具有较强的自适应性和学习能力，比较适用于那些具有不确定性或高度非线性的控制对象。

神经网络作为智能控制的一个重要分支，无论是在理论上还是在

应用上都取得了令人瞩目的成果，尤其是它为解决复杂系统，非线性系统和模型未知系统的控制问题提供了一条新思路．

神经网络在控制领域的应用主要得益于它对非线性函数的逼近能力，神经网络控制基于其显著的学习能力，不断修正神经元之间的连接权值，并离散存储在连接网络中，因而对非线性系统和难以建模的系统具有赶女f的映射能力。