神经网络混合自适应H∞跟踪控制方法

"不确定非线性系统的神经网络自适应H ∞跟踪控制" 本文介绍了一种新的混合自适应控制系统设计方法，特别针对具有不确定性的非线性系统。这种方法结合了H∞理论和神经网络技术，旨在实现对系统状态的精确跟踪控制，同时抵御外部干扰。 首先，文章利用线性微分包含（LDI）方法来近似模型中的非线性部分。线性微分包含是一种处理非线性动态系统的技术，通过构建一组线性不等式来包容非线性函数的行为，这样可以简化对非线性动态的分析和控制设计。 接着，考虑到系统可能面临的外部扰动，设计了一个忽略不确定项的H∞线性跟踪控制系统参考模型。H∞控制理论旨在最小化系统输出到干扰之间的传递函数的增益，从而确保在有干扰存在时系统的性能。参考模型的作用是提供一个理想的系统行为标准，使得实际系统能够跟踪其动态。 最后，将设计好的H∞线性跟踪控制器应用到实际的非线性不确定系统中。在这个过程中，系统状态以及系统状态与参考模型状态的误差被用作在线神经网络的输入。通过动态调整神经网络的权重，可以逐步消除系统的不确定性，实现对整个系统的有效控制。 文中通过仿真示例验证了这种设计方法的可行性，证明了神经网络和H∞控制理论的结合能够在不确定非线性系统中实现稳定且高效的跟踪控制。这种方法对于复杂工程系统控制问题的解决具有重要的理论和实践价值，特别是在面对非线性和不确定性时，能够提供稳健的控制策略。 关键词：神经网络；线性微分包含；H∞线性跟踪控制器 这个研究工作不仅在理论上有所贡献，而且对于实际工程应用，如航空航天、机械控制等领域，都提供了有力的控制工具。通过这种方法，可以更好地理解和处理那些难以精确建模但又必须进行有效控制的复杂系统。