[發(fā)明專利]互補滑模面反演自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器設(shè)計方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710941443.4
• 申請日: 2017-10-11
• 公開（公告）號: CN107809113A
• 公開（公告）日: 2018-03-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉倪宣;費峻濤;方韻梅
• 申請（專利權(quán)）人: 河海大學(xué)常州校區(qū)
• 主分類號: H02J3/01
• 分類號: H02J3/01;G06N3/04
• 代理公司: 南京縱橫知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司32224
• 代理人: 董建林,姚娟

1.一種互補滑模面反演自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器設(shè)計方法，其特征是，包括如下步驟：

步驟1)設(shè)計反演控制中的虛擬控制量；

結(jié)合互補滑模面，得到真實控制器；

步驟2)設(shè)計RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器，并利用該觀測器的觀測系統(tǒng)在線逼近非線性干擾的上界。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種互補滑模面反演自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器設(shè)計方法，其特征是，所述步驟1)得到的基于互補滑模面的反演控制的虛擬控制量和真實控制律，通過設(shè)計李雅普諾夫函數(shù)證明其穩(wěn)定性。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種互補滑模面反演自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器設(shè)計方法，其特征是，具體步驟為：

步驟11)定義反演控制的虛擬控制量其中z₁為跟蹤誤差，x_1d為指令電流，k₁為非零的正常數(shù)；

步驟12)設(shè)計互補滑模面s_c：其中，系數(shù)k₂＞0決定狀態(tài)誤差s的帶寬，

根據(jù)APF的數(shù)學(xué)模型，對滑模面s沿時間τ求導(dǎo)

忽略干擾d，令系統(tǒng)的等效控制器為

設(shè)計切換函數(shù)其中δ≥|d|，系統(tǒng)控制器可得

步驟13)通過采用李雅普諾夫函數(shù)驗證在互補滑模面的基礎(chǔ)上運用反演控制能夠保證系統(tǒng)的漸進(jìn)穩(wěn)定。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種互補滑模面反演自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器設(shè)計方法，其特征是，所述步驟2)中的干擾表示為d＝ω^*Th_i(x)+ε，其中，x為網(wǎng)絡(luò)輸入，i表示網(wǎng)絡(luò)輸入層第i個的輸入，h(x)是高斯函數(shù)，ω^*T為理想網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，ε為網(wǎng)絡(luò)逼近誤差；

假設(shè)干擾d的估計值表示為其中，是RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實時權(quán)值，h(x)是高斯函數(shù)，是ε的估計值。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種互補滑模面反演自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器設(shè)計方法，其特征是，所述步驟2)的具體內(nèi)容為：

定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值誤差為

設(shè)計得到自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演滑模控制律為

設(shè)計Lyapunov函數(shù)：其中γ₁,γ₂為正數(shù)，并對該函數(shù)求導(dǎo)；

設(shè)計自適應(yīng)律：其中，γ₁,γ₂為學(xué)習(xí)率；將設(shè)計得到的自適應(yīng)律代入Lyapunov函數(shù)中進(jìn)行驗證是否符合要求。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種互補滑模面反演自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器設(shè)計方法，其特征是，所述驗證的標(biāo)準(zhǔn)是：

所設(shè)計的控制器能否能夠保證Lyapunov函數(shù)的導(dǎo)數(shù)是半負(fù)定的；根據(jù)Lyapunov穩(wěn)定性第二方法判定系統(tǒng)的穩(wěn)定性。