检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]山东大学控制科学与工程学院,山东济南250061 [2]山东科技大学信息与电气工程学院,山东青岛271019
出 处:《控制理论与应用》2006年第4期621-626,共6页Control Theory & Applications
基 金:国家自然科学基金资助项目(60474007;50477042);山东省优秀中青年科学家奖励基金项目(03BS089).
摘 要:研究一般严格反馈型非线性系统的控制问题.假设系统的对象模型、状态均未知,只有输出是可测的.应用自适应模糊神经推断系统辨识对象模型,状态观测器设计为Luenberger型,控制器由反步控制、变结构控制和3层神经网络直接控制综合而成.理论分析和仿真研究都说明此方案能够有效地控制只有输出可测的一般严格反馈型非线性系统.An adaptive control scheme for general nonlinear systems in strict feedback form is addressed in this paper. The strict feedback nonlinear systems are firstly assumed to be with minimum knowledge where only output is measurable. An adaptive neuro-fuzzy inference system is then used to identify the plant. A Luenberger-type observer is also designed to estimate the system states. The controller is a composition of backstepping controller, variable structure controller and three-layer neural networks direct controller. It is proved that the overall control system is capable of controlling a general strict feedback system where system model is unknown. Finally, an example is given to show the effectiveness of the proposed control scheme.
关 键 词:严格反馈 非线性系统 自适应控制 模糊神经推断系统 状态观测器
分 类 号:TP273.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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