[一种基于神经网络控制NNC的二次型性能指标最优控制]张树棋

【一种基於神经网络控制NNC的二次型性能指标最优控制】张树棋.pdf目录 致谢 摘要 第一章序论 1-1线性系统二次型最优控制讨论 1-2非线性系统二次型最优控制的方法及问题 1-3人工神经网络理论的发展:81-4人工神经网络的构成和原理 第二章人工神经网络模型 2-1人工神经网络模型 2-2人工神经网络在控制领域中的应用 第三章基于NNC的非线性系统的二次型最优控制 3-1问题的提出 3-2改进的人工神经网络的算法 3-3用NNC求非线性系统中具有二次型性能指标的最优解 第四章仿真实验研究 84-1网络模型仿真实验及仿真结果讨论 4-2网络控制器仿真实验及仿真结果分析 4-3结论 第五章结束语 参考文献 华南理工大学学位论文稿纸 第1页摘要 人互神经网络是模仿人类大脑结构及思维方式的一个新的研究领域,其 在控制领域中的应用也越来越广泛.本文利用它的非线性特点,来解决控制领 域中的非线性控制系统问题,论文首先阐述了神经网络在控制领城中的各种应用,然后利用多层前向 传递神经网络为非线性系统建模.为克服控制中广泛使用的BP网络(反向传播 网络)训练学习模式过程中出现的收敛速度慢,且出现局部最小问题,引进了 一种基于共轭梯度法的改进型BP网络算法.计算机仿真表明了这种改进型BP 网络算法具有一定的优越性.本文利用一种基于两个神经网络对非线性系统进行控制的方法.其中一个网络为被控系统建模,模拟实际系统的输入输出特性.第一章绪论 81-1线性系统二次型最优控制讨论 对于一个线性系统,取状态变量和控制变量的二次函数的累加和作为性 能指标时,就是线性系统的二次型性能指标最优控制问题,其最优解可以写成 然一的解析衰达式:甘可以维导中一个简单的状热分馈有达形袋[1] 设线性系统如下所示！X(k+1)=AX(k)+BU(k)(1-1) 其中X为状态向量,U(b)为控制向量 指定二次型性能指标:J=1/0(1-2) k=0 其中Q为非负定的对称矩阵,R为正定的对称矩阵,初始条件是X=Xo.寻找一 组控制序列U(b),k=0,1,使性能指标(1-2)最小.
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