基于细胞神经网络的非线性时滞系统自适应控制
2012-1
国防工业出版社
张建华
122
在控制领域的研究中，非线性系统的控制问题一直是国内外学者研究的热点。针对无法得到精确数学模型的复杂非线性系统，神经网络因具有强大的逼近能力的特点，为解决复杂非线性系统的控制问题提供了新的思路和方法。本书以细胞神经网络为基础，通过线性矩阵不等式技术、Backsteppin9方法、自适应控制方法、Lyapunov—Krasovskii泛函等研究工具，对神经网络的稳定性、混沌神经网络的同步、非线性时滞系统的辨识与控制问题进行了较为深入的阐述。
本书适合从事非线性控制理论的研究人员使用和参考，也可作为相关院校控制科学与工程专业教师和研究生的参考书。
第1章 绪论
1.1 背景及意义
1.2 非线性控制
1.3 神经网络控制
1.4 自适应控制
1.5鲁棒控制
第2章 神经网络的稳定性分析与同步控制
2.1 引言
2.2 系统描述和预备知识
2.3 稳定性分析
2.3.1全局渐近稳定
2.3.2指数稳定
2.4 混沌神经网络同步控制
2.4.1 混沌神经网络自适应同步
2.4.2 脉冲混沌神经网络同步
2.5 仿真实验
2.6本章小结
第3章 非线性系统神经网络自适应控制
3.1 引言
3.2 一阶系统自适应控制
3.3 纯反馈系统自适应控制
3.4 严格反馈系统自适应控制
3.5 仿真实验
3.6 本章小结
第4章 多输入多输出非线性系统神经网络控制
4.1 引言
4.2 系统描述和预备知识
4.3 基于滑模控制的辨识与控制
4.4 基于动态补偿的辨识与控制
4.5 仿真研究
4.6 本章小结
第5章 三角结构非线性系统神经网络控制
5.1 引言
5.2 系统描述与假设
5.3 神经网络直接自适应控制
5.4 神经网络问接自适应控制
5.5 仿真实验
5.6 本章小结
参考文献
张建华、吴学礼、李杨、甄然所著的《基于细胞神经网络的非线性时滞系统自适应控制》首先介绍了带有时滞的细胞神经网络的稳定性问题，根据Lyapunov稳定性理论给出全局渐近稳定和指数稳定的稳定性新判据。稳定性判据分为时滞相关和时滞无关两种，在时滞比较小的情况下，时滞相关的稳定性判据通常更有意义。稳定性判据以LMI的形式给出，可通过软件实现。其次，针对带有混沌现象的时滞细胞神经网络，介绍了混沌同步控制问题。在伴有外界扰动的情况下，设计了基于滑模控制方法的自适应混沌同步控制器；针对带有脉冲的一致混沌神经网络，设计脉冲同步控制器。
书是关于非线性系统的自适应控制方法的专业书籍，内容比较好，很前沿！