Multilayer neural networks-based direct adaptive control for switched nonlinear systems
Multilayer neural networks-based direct adaptive control for switched nonlinear systems
复制标题
基于多层神经网络的切换非线性系统直接自适应控制
DOI：
10.1016/j.neucom.2010.08.024
复制
发表时间：
2010-12
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Yu, Jiangbo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yu, Lei;Fei, Shumin;Long, Fei;Zhang, Maoqing;Yu, Jiangbo
针对具有未知常值控制增益的非线性切换系统，提出了一种直接自适应神经网络控制方法。多层神经网络（MNN）被用作一种工具，用于建模非线性函数的小误差容限。利用切换多李雅普诺夫函数方法导出了自适应更新律，并给出了一种采用平均驻留时间技术的容许切换信号。证明了所得到的闭环系统是渐近李雅普诺夫稳定的，使得输出跟踪误差性能良好。最后，通过两个Duffing强迫振荡系统的仿真实例验证了所提控制方案的有效性。
This paper is concerned to present a direct adaptive neural control scheme for switched nonlinear systems with unknown constant control gain. Multilayer neural networks (MNNs) are used as a tool for modeling nonlinear functions up to a small error tolerance. The adaptive updated laws have been derived from the switched multiple Lyapunov function method, also an admissible switching signal with average dwell-time technique is given. It is proved that the resulting closed-loop system is asymptotically Lyapunov stable such that the output tracking error performance is well obtained. Finally, a simulation example of two Duffing forced-oscillation systems is given to illustrate the effectiveness of the proposed control scheme.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1016/s0167-6911(03)00161-0
发表时间：
2003-11
期刊：
Syst. Control. Lett.
影响因子：
--
作者：
C. De Persis;R. Santis;A. Morse
通讯作者：
C. De Persis;R. Santis;A. Morse
DOI：
10.1007/978-1-4612-0017-8
发表时间：
2003-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
D. Liberzon
通讯作者：
D. Liberzon
影响因子：
6
作者：
M. Hernández;Yu Tang
通讯作者：
M. Hernández;Yu Tang
影响因子：
--
作者：
Huang, GB;Saratchandran, P;Sundararajan, N
通讯作者：
Sundararajan, N
影响因子：
6
作者：
F. Long;S. Fei
通讯作者：
F. Long;S. Fei