【摘 要】
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在传统的神经网络自适应控制中,必须满足保证参数收敛的持续激励条件,本文在分数阶反步的基础上,研究了神经网络反步控制和复合学习神经网络反步控制对具有函数不确定性的分数阶非线性系统的参数收敛和精确建模,在神经网络反步控制设计中,提出了一种命令滤波器,并考虑了神经网络逼近系统来处理未知函数,其中设计了一个自适应律来保证跟踪误差在持续激励下的收敛性,为了克服这个严格的条件,通过利用跟踪误差和预测误差来更新
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在传统的神经网络自适应控制中,必须满足保证参数收敛的持续激励条件,本文在分数阶反步的基础上,研究了神经网络反步控制和复合学习神经网络反步控制对具有函数不确定性的分数阶非线性系统的参数收敛和精确建模,在神经网络反步控制设计中,提出了一种命令滤波器,并考虑了神经网络逼近系统来处理未知函数,其中设计了一个自适应律来保证跟踪误差在持续激励下的收敛性,为了克服这个严格的条件,通过利用跟踪误差和预测误差来更新神经网络自由参数,建立了复合学习律,所提出的复合学习神经网络反步控制不仅能保证跟踪误差在区间激励条件下的收敛性,还能得到准确的未知函数估计,最后,仿真实例验证了该方法的有效性.论文总共三章,具体内容如下:第一章:预备知识,首先回顾了关于Caputo分数阶微积分的定义及一些基本的引理,然后对神经网络逼近系统进行了描述.第二章:神经网络反步控制和复合学习神经网络反步控制,首先,给出了带有函数不确定性的分数阶系统,其次,通过神经网络反步控制进行了控制器的设计和稳定性的分析,以此来保证跟踪误差的收敛以及系统参数的有界性,最后,基于复合学习技术设计了复合学习神经网络反步控制,建立了复合学习律,用李雅普诺夫准则保证了系统的稳定,并且在此方法下达到函数的精准逼近.第三章:神经网络反步控制和复合学习神经网络反步控制控制性能的比较分析.通过具体的仿真实例来验证复合学习神经网络反步控制相较于神经网络反步控制而言,不仅能实现好的控制性能,而且能够实现快速的参数收敛.
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