具有不确定性的非线性系统自适应神经网络L2增益控制

摘要：

针对存在不确定性的非线性系统,提出了自适应神经网络L2增益控制器设计方法,将基于Hamilton-Jacobi- Issacs(HJI)不等式和自适应神经网络策略相结合,有效地克服了需要被控对象精确建模的局限性.神经网络对系统模型的偏差进行拟合;为了补偿拟合误差,引入补偿控制器和神经网络权值自适应调节律,通过在线自适应修正神经网络权值,来保证闭环系统满足相应的L2 性能准则.仿真结果表明提出的控制器设计方法是有效的,克服了一般方法需要被控对象精确建模的局限性.

关键词：L2、增益、神经网络控制、HJI不等式

所属期刊栏目：4

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：黑龙江省自然科学基金资助项目F2007-07;黑龙江大学青年科学基金资助项目QL200736

在线出版日期：2009-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：357-362