[發明專利]基于集總復合估計的嚴格反饋系統神經網絡控制方法有效
| 申請號： | 201810949491.2 | 申請日： | 2018-08-20 |
| 公開（公告）號： | CN109062049B | 公開（公告）日： | 2019-09-24 |
| 發明（設計）人： | 許斌;壽瑩鑫 | 申請（專利權）人： | 西北工業大學 |
| 主分類號： | G05B13/04 | 分類號： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 西北工業大學專利中心 61204 | 代理人： | 劉新瓊 |
| 地址： | 710072 *** | 國省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 神經網絡 反饋系統 擾動觀測 復合 神經網絡控制 擾動觀測器 時變擾動 神經網絡學習 非線性函數 估計誤差 估計系統 近似誤差 控制提供 時變干擾 外界干擾 有機結合 有效途徑 在線數據 智能控制 擾動 更新 | ||
1.一種基于集總復合估計的嚴格反饋系統神經網絡控制方法，其特征在于步驟如下：
步驟1：考慮嚴格反饋系統動力學模型：
其中表示系統輸入，y∈R表示系統輸出，表示關于的未知光滑函數，表示已知非零函數，di(t)表示時變擾動，滿足其中表示擾動以及擾動變化率上界；
步驟2：根據公式(1)，定義跟蹤誤差為e1＝x1-yr，其中yr表示參考信號；
第一步：設計虛擬控制量為
其中表示神經網絡最優權重的估計值，表示神經網絡基函數向量，表示參考信號的導數，表示復合擾動的估計值，k1>0和Lf1>0為設計參數；
設計一階濾波器為
其中τ2>0為濾波器參數；
設計補償信號z1為
其中z2在下一步設計中給出；
定義補償后跟蹤誤差為v1＝e1-z1，設計集總預測誤差為其中τd>0為在線數據采集區間；
設計神經網絡自適應更新律為
其中λ1>0，kω1>0和δf1>0為設計參數；
設計擾動觀測器為
其中L1>0為擾動觀測器參數；
第i步：定義跟蹤誤差為設計虛擬控制量為
其中表示神經網絡最優權重的估計值，表示神經網絡基函數向量，表示虛擬控制量的導數，表示復合擾動的估計值，ki>0和Lfi>0為設計參數；
設計一階濾波器為
其中τi+1>0為濾波器參數；
設計補償信號zi為
定義補償后跟蹤誤差為vi＝ei-zi，設計集總預測誤差為其中
設計神經網絡自適應更新律為
其中λi>0，kωi>0和δfi>0為設計參數；
設計擾動觀測器為
其中Li>0為擾動觀測器參數；
第n步：定義跟蹤誤差為設計實際系統輸入u為
其中表示神經網絡最優權重的估計值，表示神經網絡基函數向量，表示虛擬控制量的導數，表示復合擾動的估計值，kn>0和Lfn>0為設計參數；
設計補償信號zn為
定義補償后跟蹤誤差為vn＝en-zn，設計集總預測誤差為其中
設計神經網絡自適應更新律為
其中λn>0，kωn>0和δfn>0為設計參數；
設計擾動觀測器為
其中Ln>0為擾動觀測器設計參數；
步驟3：根據得到的控制輸入u，返回到嚴格反饋系統的動力學模型(1)，對參考信號yr進行跟蹤控制。
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