基于RBF神经网络的一类不确定非线性系统自适应H_∞控制  

Adaptive H_∞ control of a class of uncertain nonlinear systems based on RBF neural networks

作　　者：陈谋[1] 姜长生[1] 吴庆宪[1] 曹邦武[1] 

机构地区：[1]南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016

出　　处：《控制理论与应用》2003年第1期27-32,共6页Control Theory & Applications

基　　金：国家自然科学基金 (60 1740 45 )资助项目

摘　　要：基于RBF神经网络提出了一种H∞ 自适应控制方法 .控制器由等效控制器和H∞ 控制器两部分组成 .用RBF神经网络逼近非线性函数 ,并把逼近误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能 .H∞ 控制器用于减弱外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响 .所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性 ,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标 .An adaptive H ∞ control method based on RBF neural network is proposed for uncertain nonlinear systems. The controller consists of an equivalent controller and an H ∞ controller. The RBF neural networks are used to approximate the nonlinear functions, and the approximation errors of the neural networks are introduced to the adaptive law in order to improve the quality of the systems. H ∞ controller is designed to attenuate external disturbance and approximation errors of the neural networks. The controller can guarantee stability of the overall system and attenuate the effect of the external disturbance and approximation errors of the neural networks to a prescribed level. Finally, an example is given to illustrate the availability of this method.

关 键 词：RBF神经网络 不确定非线性系统 自适应H∞控制 自适应控制 H∞控制 

分 类 号：TP273.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] O231.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程]