基于标准神经网络模型的非线性系统分布式无线网络化控制
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作者:
作者单位:

华南理工大学自动化科学与工程学院,广州510641.

作者简介:

胥布工

通讯作者:

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(61174070);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20110172110033).


Distributed wireless networked control for nonlinear system based on standard neural network model
Author:
Affiliation:

College of Automation Science and Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510641, China.

Fund Project:

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    摘要:

    针对采用标准神经网络模型(SNNM) 描述的非线性系统, 提出一种基于无线控制网络(WCN) 的全分布式控制方法. 采用置信因子模拟WCN中无线通信链路的不确定性, 利用Lyapunov 理论和Lur’e 系统方法, 将无线网络化控制系统(WNCS) 的稳定性分析转化为一个具有线性矩阵不等式(LMI) 约束的凸优化问题; 使用CVX工具包求解该凸优化问题, 得到了保证闭环系统全局渐近稳定的WCN配置参数. 仿真结果验证了所提出控制策略的正确性和有效性.

    Abstract:

    A full distributed control method for a class of nonlinear systems modeling by standard neural network models(SNNM) is proposed based on a wireless control network(WCN). The uncertainties of wireless communication links in WCN is modeled described by confidence factors. The stability analysis of the wireless networked control system(WNCS) is transferred into a convex optimization problem with linear matrix inequality(LMI) constraints via the Lyapunov theorem and Lur’e system approach. By solving the convex optimization problem using CVX, the configuration parameters of WCN for guaranteeing global asymptotic stability of closed-loop system are obtained. Finally, the simulation results show the correctness and effectiveness of the proposed control strategy

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

任雯 胥布工.基于标准神经网络模型的非线性系统分布式无线网络化控制[J].控制与决策,2015,30(4):691-697

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  • 收稿日期:2013-11-15
  • 最后修改日期:2014-06-15
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  • 在线发布日期: 2015-04-20
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