【摘 要】
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本文研究提出了一种基于模糊／神经网络控制的多输入多输出（MIMO）自适应反推控制方法。考虑以下更广类型的MIMO非线性系统： 其中为系统的状态，uj∈R,yj∈R分别为系统的输入和输出。。fi,j（·），gi,j（·），fi,pi（·），βi,j（·）都为未知的非线性光滑函数，并假定βi,j（x）＞0，i=1，2，……，m，j=1，2，……，pi-1。 本文主要贡献有三点： 第一
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本文研究提出了一种基于模糊／神经网络控制的多输入多输出（MIMO）自适应反推控制方法。考虑以下更广类型的MIMO非线性系统： 其中为系统的状态，uj∈R,yj∈R分别为系统的输入和输出。。fi,j（·），gi,j（·），fi,pi（·），βi,j（·）都为未知的非线性光滑函数，并假定βi,j（x）＞0，i=1，2，……，m，j=1，2，……，pi-1。 本文主要贡献有三点： 第一：系统的复杂性：系统（1）是由具有相互耦合的子系统组成。相对于文献[6]，系统出现了未知非线性函数；相对于文献[39]，系统的耦合性上更具一般性。 第二：结果的优越性：我们将利用系统中仿射项特殊形式，建立一种自适应模糊／神经网络控制方法，完全避免控制器的奇异性问题。在控制设计中，利用模糊／神经网络来逼近未知非线性函数，能保证闭环系统所有信号和参数误差有界，并且跟踪误差渐近收敛到零。而一般的自适应反推控制大只是保证跟踪误差全局一致有界。 第三：设计的灵活性：基于不同的系统条件，我们给出了两种不同的控制方法。可根据具体系统灵活选取控制策略。 全文的组织结构如下： 第一章是绪论，首先简要叙述非线性自适应控制技术的主要研究内容及其研究现状;着重分析自适应反推设计法（baoks tePping）;指出现有非线性自适应控制技术存在的问题;最后提出本文的研究目标和内容. 第二章提出了一种针对模糊神经网络的可变步长学习算法.针对现行模糊神经网络的收敛速度慢，稳定性难以保证的问题，提出了一种可变步长的学习方法，找到了一个使网络既能保证收敛又具有较快速度的有效选!择方案. 第三章首先给出了一种具有相互藕合性的复杂非线性多输入多输出系统，它包含了许多常见的非线性系统类型;基于模糊/神经网络控制技术，提出了一种自适应反推控制新方法.该方法不仅能保证闭环系统所有信号和参数误差有界，更能使得跟踪误差渐近收敛到零，这优于一般自适应反推算法中的全局一致性结果. 作者在第四章对全文进行了总结，阐明了本文研究的特点，指出T目前工作中尚存在的不足与问题，并对今后的研究工作进行了展望.
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