不确定性的非线性系统神经网络L2增益控制 (2009年)

针对具有不确定性的仿射非线性系统,设计了神经网络 L2增益控制器,使得控制系统为有限增益 L2稳定的。利 用 Fourier神经网络的函数拟合能力,给出了满足 HJI不等式的存储函数的一般结构,并利用遗传算法对神经网络权系 数进行优化,设计相应的神经网络L2增益抗干扰控制器,使得闭环系统满足相应的L2性能准则。对于L2输入信号,要求 控制系统设计为使得输入 -输出映射为有限增益 L2稳定的并有尽量小的 L2增益参数。针对搅拌式化学反应器控制实 例,通过数字仿真,证明此方法能够达到预期的 L2性能准则。