基于神经网络的多模型跟踪保性能切换控制  

Multi-model tracking guaranteed cost switch control using neural network

作　　者：邓志翔[1] 李传锋[1] 刘磊[1] 杨业[2] 

机构地区：[1]华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,湖北武汉430074 [2]北京航天自动控制研究所,北京100854

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》2010年第1期92-95,共4页Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(6067410560736023);教育部科研培育基金资助项目(20081383);航天支撑基金资助项目

摘　　要：针对一类存在范数有界的不确定因素和外界干扰的切换系统,首先在理想条件下,利用保性能控制理论及公共李雅普诺夫函数法,推导出了在二次性能指标下的跟踪保性能切换控制律;然后针对外界干扰因素的非线性,采用神经网络补偿的方式来抵消外界干扰的不利影响,并给出了切换系统在神经网络补偿方式下的稳定性证明;最后通过实例仿真证明神经网络动态补偿改善了多模型切换控制的效果.A new approach for a class of switch-system with norm bound uncertainties of parameters and external disturbance was presented. Firstly, using the guaranteed cost control （GCC） theory and common Lyapunov function method, the quadratic stable tracking guaranteed cost switch control law was obtained. Secondly, the neural network was used to compensate the adverse effect of external non-linear disturbance dynamically. Then, the stability of the switch-system was proven under compensation of the neural network. Finally, the numerical simulation shows that the neural network could improve the effect of multi-model switch control.

关 键 词：神经网络 切换系统 误差补偿 保性能控制 多模型 

分 类 号：TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]