基于自适应神经网络的不确定非线性系统的模糊跟踪控制

• 作者: 刘亚 胡寿松
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: T-S模糊模型 自适应神经网络 跟踪控制 不确定非线性系统
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 770-775
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2004.05.020

摘要

提出了一种基于模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,首先利用T-S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,对基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.并在此基础上,进一步采用RBF神经网络完全自适应控制,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,从而有效地消除系统的未知不确定性和模糊建模误差的影响,保证了非线性闭环系统的稳定性和系统的H∞跟踪性能,而不要求系统的不确定项和模糊建模误差满足任何匹配条件或约束.最后,将所提出的方法应用到一非线性混沌系统,仿真结果表明了所提出的方案不仅能够有效地稳定该混沌系统,而且能使系统输出跟踪期望输出.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡寿松	南京航空航天大学自动化学院	185	3001	28.0	46.0
2	刘亚	南京航空航天大学自动化学院	24	530	13.0	23.0