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不确定系统的神经网络控制研究

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毕业论文范文题目：不确定系统的神经网络控制研究，论文范文关键词：不确定系统的神经网络控制研究
不确定系统的神经网络控制研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在实际控制中,由于参数误差,未建模动态或外部干扰等因素,系统总是具有不确定性,因而难以达到理想的控制指标。为解决这一问题,需要设计相应的控制器,以使不确定系统保持稳定或满足理想的设计指标。神经网络具有较强的并行处理能力,逼近任意非线性映射能力以及自组织学习等能力。它的这些特性能较好地解决系统中存在的（略..）不确定问题,因此把神经网络理论应用于不确定系统,将会取得很好的控制效果。本文分别对线性不确定系统、非线性不确定系统,以及时滞不确定系统进行研究,设计了基于神经网络的控制器。对线性不确定系统,将神经网络控制、鲁棒控制与滑模变结构控制三种方法结合,基于矩阵不等式设计出状态反馈控制器,利用神经网络对不确定（此处忽略..）变量进行逼近,最后设计基于神经网络的滑模变结构控制器,并给出了保证该线性不确定系统渐近稳定的充分条件。最后的仿真结果表明其控制效果比单一算法的控制器好。对一类非线性不确定系统进行了神经网络控制器设计,并根据Lyapunov理论,给出了控制器存在的充分条件,证明该系统渐近稳定,仿真结果表明该控制器是有（本文此处忽略..）效的。为减小系统跟踪误差,提高响应速度,对原控制器进行了改进,仿真实例表明,改进后的控制器能够满足提高控制性能的要求。论文对具有时滞的不确定系统的稳定性问题进行了分析。首先考虑一类不确定非线性时滞系统,提出了一种基于径向基神经网络的控制器设计方案,给出了保证该时滞系统渐近稳定的理论证明,并用仿真实例（文章此处忽略..）验证了该控制器的有效性。然后研究了一类非线性不确定时滞系统,在原鲁棒H_∞控制的基础上,引入神经网络与滑模控制方法,因而鲁棒H_∞性能被融入到控制中,设计了基于鲁棒H_∞的神经网络滑模控制器,并用理论证明该控制器能够保证此类时滞系统渐近稳定,最后的仿真结果表明其控制性能与原来相比有了较大的提高。

以上为本篇毕业论文范文不确定系统的神经网络控制研究的介绍部分。

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