非线性多变量零阶接近有界系统的多模型自适应控制

摘要：

针对一类多变量非线性离散时间系统，提出一种新的基于神经网络的多模型自适应控制方法。为了将非线性系统的高阶非线性项的限制条件放宽到零阶接近有界，该方法引入了一种新的非线性模型。该模型在传统线性回归模型基础上增加了非线性补偿项，使模型的估计误差有界。一个神经网络模型与非线性模型同时被用来对系统进行辨识。基于性能指标的切换机构选择性能较好的模型对应的控制器对系统进行控制。理论分析证明了零阶接近有界多模型自适应控制系统的有界输入和有界输出稳定性。仿真实验说明了提出的多模型自适应控制方法的有效性。

关键词：零阶接近有界、多变量、非线性系统、多模型自适应控制

分类号：TP2;TQ0

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2012CB720500;国家自然科学基金61333010,61203157;中央高校基本科研业务费专项资金上海市科技攻关项目12dz1125100;十二五国家科技支撑计划2012BAF05B00;上海市重点学科建设项目B504;流程工业综合自动化国家重点实验室开发课题资金资助Supported by National Basic Research Program of China 973 Program2012CB720500;National Natural Science Foundation of China61333010,61203157;Fundamental Research Funds for the Central Universities Scientific and Technological Project of Shang-hai12dz1125100;National Five-year Science and Technology Plan& Technology Support2012BAF05B00;Leading Academic Disci-pline Project of ShanghaiB504;the State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industries

在线出版日期：2014-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2058-2066