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文檔簡介
1、Euler-Lagrange系統(tǒng)是一種具有代表性的非線性系統(tǒng),它可以描述許多復雜的動力學問題,因此針對Euler-Lagrange系統(tǒng)軌跡跟蹤控制的研究具有很好的實際應用意義和理論研究價值。本文提出了三種模糊神經(jīng)自適應控制方法,為Euler-Lagrange系統(tǒng)的軌跡跟蹤控制問題提供了有效的解決辦法。
本文首先針對Euler-Lagrange系統(tǒng)中存在模型不確定性和未知外界擾動等問題,本文提出了一種基于變論域模糊系統(tǒng)的魯棒自適
2、應Backstepping跟蹤控制方法。變論域模糊系統(tǒng)是由帶有變伸縮因子的模糊基函數(shù)構(gòu)成,通過伸縮因子根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)的自適應在線調(diào)整,實現(xiàn)了模糊系統(tǒng)輸入空間的自適應和模糊基函數(shù)的自適應,在不增加模糊規(guī)則的前提下提高控制精度。仿真研究驗證了所提出方法的有效性。其次,為減少逼近器輸入維度,降低運算復雜度,提出了一種基于極速學習神經(jīng)網(wǎng)絡的混合前饋-反饋魯棒自適應跟蹤控制方法。通過設計前饋極速學習神經(jīng)網(wǎng)絡逼近器,實現(xiàn)了對系統(tǒng)不確定性的有效逼近;與
3、傳統(tǒng)反饋逼近控制相比,所提出的前饋逼近器只需要參考量作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,不僅減少了逼近器的輸入維度,而且減少了隱含層節(jié)點數(shù),從而極大精簡了逼近器結(jié)構(gòu),降低了運算復雜度;此外,設計H∞魯棒補償項,消除未知外界擾動和逼近誤差對控制精度的影響。仿真研究驗證了所提出方法的有效性。最后,針對速度不可測的Euler-Lagrange系統(tǒng),提出了一種基于自組織模糊神經(jīng)觀測器的H∞輸出反饋控制方法。通過設計自組織模糊神經(jīng)速度觀測器,實現(xiàn)對未知速度的準確
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