基于神经网络的非线性多模型自适应控制

针对一类非线性离散动态系统,设计了一个自适应控制方案。为了保证在任意时刻均能为被控的动态系统选择最好的控制器,方案基于输入输出数据为系统定义一个线性预测模型,并在此基础上设计能够保证闭环系统所有信号有界的线性鲁棒自适应控制器,同时定义一个非线性预测模型,再基于径向基神经网络设计一个旨在提高系统控制性能的非线性自适应控制器。通过比较2个控制器预测的系统输出性能,设计合理的开关切换规则。控制方案能将系统稳定性控制和性能优化的控制分离并单独实现,使得系统能在保证稳定性前提下,借助神经网络控制器良好的追踪能力有效提高自适应控制效果。最后通过仿真例子说明了系统稳定和提高输出追踪效果可以同时得到保证。