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基于观测器的非线性系统的神经网络鲁棒控制方法

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简介：
本研究探讨了利用神经网络技术改进非线性系统中的观测器设计，并提出了新的鲁棒控制策略，以提高系统的稳定性和响应性能。 本段落提出了一种独立于模型的状态观测器，并通过分析其根轨迹及极点来配置合适的参数。该观测器具备提取高阶微分的特性。基于Lyapunov稳定性理论，设计了能够使闭环系统渐近稳定的神经网络自适应控制器，此控制器具有鲁棒性以应对模型变化和扰动的影响。除了考虑闭环系统的输出与设定输入误差及其微分外，还引入了对误差高阶微分的关注，从而提升了控制性能。最终通过仿真验证了该理论的有效性和正确性。

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  • 基于观测器的非线性系统的神经网络鲁棒控制方法
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    本研究探讨了利用神经网络技术改进非线性系统中的观测器设计，并提出了新的鲁棒控制策略，以提高系统的稳定性和响应性能。 本段落提出了一种独立于模型的状态观测器，并通过分析其根轨迹及极点来配置合适的参数。该观测器具备提取高阶微分的特性。基于Lyapunov稳定性理论，设计了能够使闭环系统渐近稳定的神经网络自适应控制器，此控制器具有鲁棒性以应对模型变化和扰动的影响。除了考虑闭环系统的输出与设定输入误差及其微分外，还引入了对误差高阶微分的关注，从而提升了控制性能。最终通过仿真验证了该理论的有效性和正确性。
     
  • 基于神经网络的微型无人直升机非线性鲁棒控制设计
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    本研究致力于开发基于神经网络技术的先进控制策略，以实现对小型无人直升机系统的精确、稳定和高效的非线性鲁棒控制。通过优化算法和模型适应性调整，该系统能够应对复杂的飞行环境挑战，提高自主导航能力和任务执行效率。 针对小型无人直升机的姿态控制问题,为补偿系统参数不确定性和外界扰动的影响,设计了一种连续的非线性鲁棒控制器。首先利用神经网络在线估计系统的不确定性，并采用基于误差符号函数积分的鲁棒控制算法来抑制外界干扰并同时补偿由神经网络引起的估算误差；接着通过Lyapunov函数分析方法验证了所提出控制器闭环稳定性，确保无人直升机姿态误差能够半全局渐近收敛。最后，在实际飞行实验平台上进行了无人机抗风扰动控制试验，结果显示该控制策略具有良好的鲁棒性和控制效果。
     
  • 基于神经网络的非线性系统的多步预测控制
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    本研究提出了一种基于神经网络的多步预测控制策略，针对非线性系统进行高效、准确的未来状态预测与优化控制，旨在提升复杂工业过程的自动化管理水平。 针对离散非线性系统, 利用非线性激励函数的局部线性表示提出了一种适用于处理这类系统的神经网络多步预测控制方法，并进行了收敛性的分析。该方法将复杂的非线性问题分解为简单的线性和非线性两部分，使得难以求解的复杂非线性方程能够以直观且有效的形式转化为易于操作的线性模型。通过这种方法可以使用传统的线性预测控制技术来确定最优控制策略，从而避免了直接进行繁琐和计算量大的非线性优化过程。仿真结果证实了该算法的有效性和实用性。
     
  • 电力系统的非线性鲁棒控制
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    《电力系统的非线性鲁棒控制》一书聚焦于探讨复杂电力系统中的非线性特性及不确定性因素，提出了一系列先进的鲁棒控制策略和技术。该书通过深入分析和实例验证，为提高电力系统的稳定性和可靠性提供了理论支持与实践指导，是电气工程领域的重要参考文献。 本段落主要讨论电力系统的控制方法，旨在增强其稳定性和提高抗干扰能力。
     
  • 非线性PID鲁棒控制_干扰观测器_PID控制_线性PID控制器设计_MATLAB
    优质
    本研究探讨了基于MATLAB环境下的非线性PID鲁棒控制系统与干扰观测器的设计方法，并对比分析传统线性PID控制器，旨在提升系统抗干扰能力和稳定性。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：干扰观测器_pid控制_非线性pid鲁棒控制_线性pid控制器设计_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 基于自适应神经网络的非线性系统控制方法研究
    优质
    本研究聚焦于开发和应用自适应神经网络技术，以优化非线性系统的控制性能。通过构建智能控制系统，探索其在复杂环境下的适用性和有效性。 针对一类具有非仿射函数及下三角结构的受干扰未知非线性系统，本段落提出了一种新的自适应神经网络控制方法。该方法适用于严格反馈不确定系统和纯反馈系统的更广泛情况。基于Backstepping设计思想，证明了闭环信号在半全局范围内的最终一致有界性，并解决了控制方向及奇异问题。通过仿真验证了此方法的有效性。
     
  • 基于LM-PSO算法与BP神经网络的非线性预测控制方法
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    本研究提出了一种结合改进粒子群优化（LM-PSO）算法和BP神经网络的新型非线性预测控制策略，有效提升了系统的动态响应及稳定性。 本段落提出了一种基于BP神经网络的预测控制方法来解决非线性系统的问题。利用BP神经网络建立多步预测模型，并对系统的输出值进行预测；通过结合LM（Levenberg-Marquardt）算法与PSO（粒子群优化）算法，滚动优化求解目标性能指标函数，以获取最优控制量；采用误差修正参考输入法实现反馈矫正。将粒子群算法引入到LM算法中可以克服其依赖初值和易陷入局部极小的缺点，并提高了计算效率及精度。通过单变量非线性系统的仿真实验验证了该方法具有良好的稳定性、自适应性和鲁棒性的特点，即使在数学模型不确定的情况下也能设计出有效的预测控制器。
     
  • 基于Backstepping的非线性系统预设性能鲁棒控制设计
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    本研究聚焦于采用Backstepping方法为非线性系统设计预设性能下的鲁棒控制器，旨在实现对各类外部扰动和参数变化的有效抵抗。通过理论分析与仿真验证，提出的方法在保证系统稳定性的前提下，提升了系统的响应速度及抗干扰能力。 针对一类受外界扰动影响的严格反馈非线性系统, 结合Backstepping技术、预设性能控制以及鲁棒控制方法, 提出了一种新的预设性能鲁棒控制器设计策略。通过误差转换建立系统的等效误差模型，利用Backstepping和鲁棒控制逐步递推选择适当的Lyapunov函数来设计控制器。这种方法能够同时优化系统的暂态响应与稳态特性，并且仿真实验验证了该方法的有效性。
     
  • 关于非线性系统模糊神经网络控制的改进方法 (2010年)
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    本文于2010年探讨了针对非线性系统的模糊神经网络控制策略，并提出了一种改进的方法以提高其控制精度和稳定性。 针对以模糊神经网络自适应方法为核心的不确定非线性系统控制问题，在常规静态模糊神经网络控制结构的基础上进行了改进研究，主要从控制器、辨识器及优化算法三个方面展开探讨。采用一种改进的动态PID型模糊神经网络作为控制器，并结合最小二乘支持向量机作为辨识器构建控制系统。通过带混沌搜索机制的量子粒子群算法进行离线参数优化，并配合在线误差反传微调策略，以实现对控制器参数的有效寻优；同时利用带有混沌扰动技术的粒子群算法来离线调整支持向量机中的核参数。通过对系统稳定性的分析逐步完善改进后的控制系统设计。数值仿真结果表明，在某热交换对象模型上的应用验证了该方法不仅具有可行性而且表现出良好的有效性。
     
  • 非线性系统鲁棒控制理论的新进展
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    本研究聚焦于非线性系统的鲁棒控制领域，探讨了最新的理论成果与技术突破，旨在提高复杂动态环境下的控制系统稳定性与效能。 这篇论文探讨了非线性鲁棒控制领域的最新进展，并介绍了基于耗散性的非线性系统鲁棒控制理论研究的一些新成果。