非线性扩展结构大系统自适应神经网络跟踪控制
CSTR:
作者:
作者单位:

辽宁科技大学电子与信息工程学院,辽宁鞍山114051.

作者简介:

李小华

通讯作者:

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(61273011).


Adaptive neural network tracking control for a class of nonlinear large-scale systems with expanding construction
Author:
Affiliation:

School of Electronic and Information Engineering,University of Science and Technology Liaoning,Anshan 114051,China

Fund Project:

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    摘要:

    针对一类非线性关联大系统在结构扩展时的跟踪控制问题, 提出一种采用自适应神经网络的控制方法. 该方法要求在不改变原结构系统控制律的前提下设计新加入子系统的控制律和自适应律, 使扩展后所有子系统都具有很好的跟踪性能. 这里主要利用神经网络的逼近功能以及Backstepping 技术来设计自适应律和控制律, 通过Lyapunov 理论证明在该控制器的作用下闭环系统的所有信号均是有界的, 并可使系统准确跟踪. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

    Abstract:

    An adaptive neural network(NN) control approach is presented for the tracking control problem of a class of nonlinear large-scale interconnected systems when its structure is expanded. The method needs to design the control laws and adaptive laws of the newly added subsystems without changing the decentralized control laws and adaptive laws of the original subsystems, so that all subsystems in the expanded system have good tracking performances. The approximation function of the NN and the Backstepping technique are used to design the decentralized control laws and adaptive laws of the newly added subsystems. It is proved by the Lyapunov theory that all signals in the closed-loop expanded system controlled by the proposed controllers are bounded, and the expanded system can track accurately. Simulation results show the effectiveness of the proposed method.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李小华 徐波 刘洋.非线性扩展结构大系统自适应神经网络跟踪控制[J].控制与决策,2016,31(10):1860-1866

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  • 收稿日期:2015-06-11
  • 最后修改日期:2015-10-08
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  • 在线发布日期: 2016-10-20
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