一类非线性系统的神经网络自适应区间观测器设计

本文研究了一类单输入单输出非线性系统的神经网络自适应区间观测器设计问题.针对由状态和输入所描述的未知非线性函数的界不可测,现有的区间观测器方法并未有效地处理系统含有参数不确定性的未知非线性函数.首先,本文构造两个径向基函数神经网络来逼近未知非线性部分,进而分别估计系统状态的上下界;然后,选择合适的Lyapunov函数,采用网络权值校正和网络误差选择机制确保所设计的误差动态系统有界和非负性,并证明了神经网络自适应区间观测器的稳定性;最后,通过仿真实例验证了所提出的神经网络自适应区间观测器的有效性....

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Published in控制理论与应用 Vol. 40; no. 10; pp. 1730 - 1736
Main Authors 易泽仁, 谢巍, 刘龙文, 胥布工
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 广西大学电气工程学院,广西南宁 530004%华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州 510640 01.10.2023
华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州 510640
Subjects
径向基函数神经网络
nonlinear systems
radial basis function neural network
非线性系统
区间观测器
梅茨勒矩阵
interval observer
Metzler matrix
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2022.10471

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Summary:本文研究了一类单输入单输出非线性系统的神经网络自适应区间观测器设计问题.针对由状态和输入所描述的未知非线性函数的界不可测,现有的区间观测器方法并未有效地处理系统含有参数不确定性的未知非线性函数.首先,本文构造两个径向基函数神经网络来逼近未知非线性部分,进而分别估计系统状态的上下界;然后,选择合适的Lyapunov函数,采用网络权值校正和网络误差选择机制确保所设计的误差动态系统有界和非负性,并证明了神经网络自适应区间观测器的稳定性;最后,通过仿真实例验证了所提出的神经网络自适应区间观测器的有效性.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2022.10471