摘要：针对一类具有参数不确定项的非线性网络控制系统,提出一种基于全调节RBF神经网络的反馈线性化与远程状态反馈控制方法相结合的控制策略.该控制策略首先通过设计全调节RBF神经网络的权值W,中心值和影响范围σ的调节律,在线补偿系统的非线性及参数不确定项;然后利用状态反馈控制解决时延条件下的网络控制问题.通过Lyapunov稳定性理论给出了系统的稳定性定理,并通过仿真实验验证了该方法的有效性.

摘要：针对一类目标函数受预设性能函数限定的严格反馈极值搜索系统的控制问题,将极值搜索控制、预设性能控制、反演控制相结合,提出一种预设性能反演控制器设计方法.针对极值搜索系统的目标函数构造新型的性能函数;利用性能函数对系统进行函数变换,构建等效简单变换模型;基于变换模型,利用反演控制方法逐步递推选取适当的Lyapunov函数进行控制器设计,以实现在对目标函数搜索到极值的同时保证预设性能指标.最后通过数值仿真验证了所提出方法的有效性.

摘要：针对一类碟式飞行器平衡状态的基本特征及现有的优化平衡状态算法如单纯形算法、混合遗传算法所存在的随机性大、收敛速度较慢等缺点,提出了一种新颖的基于退火递归神经网络(ARNN)的极值搜索优化算法。将碟式飞行器的配平问题转化为所设计的代价函数(CF)求解问题,利用所提出的退火递归神经网络极值搜索优化算法求解出在多种定常飞行中碟式飞行器的平衡状态。在相同的仿真环境中,仿真结果对比说明ARNN极值搜索优化算法较混合遗传算法具有稳定性好、精确度高、收敛速度快等优点。

摘要：针对滑模极值搜索算法与控制器采取单独设计会导致系统难以发挥最佳性能的问题,提出在传统滑模极值搜索控制系统中将滑模极值搜索算法与控制器一体化的设计方法,通过建立滑模极值搜索算法与被控对象的一体化模型,运用终端变结构切换面和相应的控制策略,使得极值搜索系统的输出能够在较短的时间内搜寻并稳定于全局最优值.仿真结果验证了此设计方法的有效性.

摘要：对一类含有非周期时变不确定性的非线性系统的控制问题进行了研究。该系统具有严格反馈形式且控制增益未知。在控制器设计中,用一种具有迭代特性的神经网络消除了非周期时变不确定性的影响,并综合应用反演技术和鲁棒自适应控制技术消除了严格反馈结构和未知控制增益带来的设计问题。稳定性分析结果表明:系统所有状态量有界且输出量在积分意义下收敛到期望轨迹。仿真试验证明了所设计控制器的有效性。

摘要：对于一类存在输入未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先应用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐进稳定性。最后给出的BTT导弹纵向控制系统设计仿真实例证明了该设计方法的有效性。

摘要：即使已知非仿射非线性系统的逆存在,利用隐函数定理求解该显式逆仍然非常困难.为此,针对一类不确定块控非仿射系统,将动态反馈、反演、神经网络和反馈线性化技术相结合,提出一种自适应鲁棒控制器的设计方法.利用神经网络来逼近和消除未知函数,并证明了整个闭环系统在李雅普诺夫意义下是稳定的.仿真结果表明了所提出方法的有效性.

摘要：针对舰舰协同制导舰空导弹超视距拦截低空飞行目标问题,在初制导段,设计了一种指数型制导律,保证导弹由发射姿态平滑快速地转至装定角;在中末制导段,应用最优控制理论,设计了对目标机动和视线角速率量测噪声具有强鲁棒性的最优制导律;考虑地球曲率,以经纬度位置为基准,通过一系列坐标变换,将目标信息变换到发射坐标系下,建立了制导律所需各种信号指令的解算模型.仿真结果验证了协同制导指令解算模型的正确性和制导律的可行性与鲁棒性.

摘要：基于滞环函数提出一种参数可调的多涡卷混沌系统构造方法.针对复杂不确定性系统,综合利用自适应神经网络和重复学习控制方法设计一种自适应重复学习同步控制器;利用自适应重复学习控制方法对周期时变参数化不确定性进行处理;对函数型不确定性利用神经网络逼近技术进行补偿;设计鲁棒学习项对神经网络逼近误差和扰动上界进行估计;通过构造类Lyapunov复合能量函数证明了同步误差学习的收敛性.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

摘要：针对一类具有一般形式的严格反馈非线性系统,提出一种基于预设性能的backstepping控制器设计方法.所谓预设性能是指在保证跟踪误差收敛到一个预先设定的任意小的区域的同时,保证收敛速度及超调量满足预先设定的条件.首先引入性能函数的概念,通过误差转化将原始的受限系统转换为等价的非受限系统;然后基于Lyapunov理论进行backstepping控制器的设计,并进行了稳定性分析;最后通过仿真实验验证了所提出方法的正确性.