[發(fā)明專利]基于集總復(fù)合估計(jì)的嚴(yán)格反饋系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810949491.2
• 申請(qǐng)日: 2018-08-20
• 公開（公告）號(hào): CN109062049B
• 公開（公告）日: 2019-09-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許斌;壽瑩鑫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西北工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G05B13/04
• 分類號(hào): G05B13/04
• 代理公司: 西北工業(yè)大學(xué)專利中心 61204
• 代理人: 劉新瓊

本發(fā)明涉及一種基于集總復(fù)合估計(jì)的嚴(yán)格反饋系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，屬于智能控制方法領(lǐng)域，用于解決具有外界干擾的不確定反饋系統(tǒng)中未知?jiǎng)討B(tài)和時(shí)變擾動(dòng)的問題。該方法基于反步法的框架，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來估計(jì)系統(tǒng)的非線性函數(shù)，利用擾動(dòng)觀測(cè)器處理由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似誤差和時(shí)變擾動(dòng)所形成的復(fù)合擾動(dòng)，利用在線數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)和擾動(dòng)觀測(cè)估計(jì)構(gòu)造集總復(fù)合估計(jì)誤差，并設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和擾動(dòng)觀測(cè)器的更新律，最后基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)與擾動(dòng)觀測(cè)估計(jì)設(shè)計(jì)控制輸入。本發(fā)明將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和擾動(dòng)觀測(cè)有機(jī)結(jié)合，為處理具有時(shí)變干擾的嚴(yán)格反饋系統(tǒng)控制提供了有效途徑。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，特別是涉及一種基于集總復(fù)合估計(jì)的嚴(yán)格反饋系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，屬于智能控制方法領(lǐng)域。

背景技術(shù)

反步法控制被廣泛應(yīng)用于嚴(yán)格反饋系統(tǒng)，但是在傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中存在“復(fù)雜度爆炸”問題，因此動(dòng)態(tài)面設(shè)計(jì)以及指令濾波設(shè)計(jì)被應(yīng)用降低設(shè)計(jì)復(fù)雜度。針對(duì)非線性嚴(yán)格反饋系統(tǒng)的設(shè)計(jì)由于非線性存在，智能控制技術(shù)得到廣泛關(guān)注。現(xiàn)在多數(shù)已有智能控制研究基于跟蹤誤差進(jìn)行權(quán)重更新，僅保證閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，難以實(shí)現(xiàn)預(yù)期的非線性估計(jì)效果。

《Composite Learning Control of MIMO Systems With Applications》(B Xu，YShou，《IEEE Transactions on Industrial Electronics》，2018年，第65卷第8期)一文針對(duì)多輸入多輸出的嚴(yán)格反饋系統(tǒng)研究了基于在線數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的控制方法。論文在反步法的框架下設(shè)計(jì)控制器，基于在線數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測(cè)誤差以設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)更新律，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的快速穩(wěn)定控制。但是，當(dāng)不確定系統(tǒng)具有時(shí)變擾動(dòng)時(shí)，擾動(dòng)會(huì)破壞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)性能，系統(tǒng)將無法準(zhǔn)確逼近未知系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)，因而難以保證控制性能。

發(fā)明內(nèi)容

要解決的技術(shù)問題

為解決具有外界干擾的不確定反饋系統(tǒng)中未知?jiǎng)討B(tài)和時(shí)變擾動(dòng)的問題，本發(fā)明提出了一種基于集總復(fù)合估計(jì)的嚴(yán)格反饋系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，該方法基于反步法的框架，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來估計(jì)系統(tǒng)的非線性函數(shù)，同時(shí)利用擾動(dòng)觀測(cè)器處理由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似誤差和時(shí)變擾動(dòng)所形成的復(fù)合擾動(dòng)，然后基于兩種估計(jì)信息形成集總預(yù)測(cè)誤差，并應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和擾動(dòng)觀測(cè)器的更新律中，最后將控制輸入前饋到系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型中。

技術(shù)方案

一種基于集總復(fù)合估計(jì)的嚴(yán)格反饋系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，其特征在于步驟如下：

步驟1：考慮嚴(yán)格反饋系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型：

其中i＝1,…,n，u∈R表示系統(tǒng)輸入，y∈R表示系統(tǒng)輸出，表示關(guān)于的未知光滑函數(shù)，表示已知非零函數(shù)，d_i(t)表示時(shí)變擾動(dòng)，滿足其中表示擾動(dòng)以及擾動(dòng)變化率上界；

步驟2：根據(jù)公式(1)，定義跟蹤誤差為e₁＝x₁-y_r，其中y_r表示參考信號(hào)；

第一步：設(shè)計(jì)虛擬控制量為

其中表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)權(quán)重的估計(jì)值，表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基函數(shù)向量，表示參考信號(hào)的導(dǎo)數(shù)，表示復(fù)合擾動(dòng)的估計(jì)值，k₁>0和L_f1>0為設(shè)計(jì)參數(shù)；

設(shè)計(jì)一階濾波器為

其中τ₂>0為濾波器參數(shù)；

設(shè)計(jì)補(bǔ)償信號(hào)z₁為

其中z₂在下一步設(shè)計(jì)中給出；