基于模糊-神經網絡的非線性MIMO自適應反推控制.pdf

1、該文研究提出了一種基于模糊/神經網絡控制的多輸入多輸出(MIM0)自適應反推控制方法.全文的組織結構如下:第一章是緒論,首先簡要敘述非線性自適應控制技術的主要研究內容及其研究現狀;著重分析自適應反推設計法(backstepping);指出現有非線性自適應控制技術存在的問題;最后提出該文的研究目標和內容.第二章提出了一種針對模糊神經網絡的可變步長學習算法.針對現行模糊神經網絡的收斂速度慢,穩(wěn)定性難以保證的問題,提出了一種可變步長的學習方法

2、,找到了一個使網絡既能保證收斂又具有較快速度的有效選擇方案.第三章首先給出了一種具有相互耦合性的復雜非線性多輸入多輸出系統,它包含了許多常見的非線性系統類型;基于模糊/神經網絡控制技術,提出了一種自適應反推控制新方法.該方法不僅能保證閉環(huán)系統所有信號和參數誤差有界,更能使得跟蹤誤差漸近收斂到零,這優(yōu)于一般自適應反推算法中的全局一致性結果.作者在第四章對全文進行了總結,闡明了該文研究的特點,指出了目前工作中尚存在的不足與問題,并對今后的研