导读:本文包含了非线性参数化不确定论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:超Liu混沌系统,混沌吸引子,非线性参数不确定,自适应同步
非线性参数化不确定论文文献综述
魏炎炎,周海攀[1]（2018）在《非线性参数不确定的超Liu系统自适应同步》一文中研究指出借助Lyapunov稳定性理论,研究非线性参数不确定的超Liu混沌系统的自适应同步问题,构造自适应控制器,设计参数辨识结构,探讨非线性参数不确定的超Liu混沌系统产生自适应同步所需的充分条件,采用4阶龙格-库塔方法进行仿真,验证其方法具有有效性.(本文来源于《湖北文理学院学报》期刊2018年02期）
董诺[2]（2014）在《不确定非线性系统的非线性参数化模糊神经自适应控制》一文中研究指出具有模型不确定性的非线性系统控制研究,具有极高的理论价值和实际意义,已成为非线性系统控制领域的研究热点之一。本文提出非线性参数化模糊神经自适应控制策略,为上述不确定非线性系统控制问题提供了有效的解决方法。针对两类不确定非线性系统,本文分别提出了基于非线性参数化模糊系统的自适应控制方法和基于极速学习机神经网络的直接自适应控制方法。首先,本文提出了一种基于变伸缩因子模糊系统的直接自适应控制方法。变伸缩因子模糊系统由一系列可伸缩的广义模糊基函数组成,通过伸缩因子的自适应调整,实现了模糊控制系统输入空间的自适应模糊划分,从而能够在不增加规则的前提下提高控制精度。其次,为了进一步精简模糊规则,本文提出了一种基于自组织椭球基函数的自适应模糊控制器。采用自组织椭球基函数模糊系统逼近理想控制律,并引入鲁棒补偿项保证系统稳定性。自组织椭球基函数模糊系统能够动态地生成和修剪规则,在保证逼近精度的前提下,可实现精简模糊系统结构,降低计算负荷。结果显示仅需极少的模糊规则即可实现理想的控制效果。针对一类具有不匹配且结构未知的不确定性的严格反馈非线性系统,提出了一种基于自组织椭球基函数模糊系统和后推法的自适应控制算法。结合后推法进行控制器设计,并采用自组织椭球基函数模糊系统逼近未知非线性动态,实现具有自组织结构的自适应模糊控制。仿真结果验证了该控制方法的有效性和优越性。最后,本文提出了两种基于极速学习机神经网络的自适应控制器。极速学习机具有结构简单和人为调整参数少等优点,因而自适应极速学习机控制器具有设计简单和计算负荷小等特点。为了进一步降低计算复杂度,提出了一种基于最少学习参数算法的自适应极速学习机控制,该方法仅需对一个参数进行在线自适应调整。仿真结果验证了上述算法的有效性和优越性。(本文来源于《大连海事大学》期刊2014-10-01）
贾祥磊[3]（2012）在《非线性参数不确定系统的鲁棒控制》一文中研究指出本文主要研究了两类非线性参数不确定系统的鲁棒H∞自适应控制及干扰衰减问题,对于一类线性化既不可控又不稳定的非线性参数不确定系统,可能导致不存在任何光滑的静态或动态控制器.本文则通过运用参数隔离技术和改进的加幂积分器技术,成功设计出一个非光滑鲁棒自适应动态反馈控制律,使得闭环系统既具有内稳定,又达到干扰衰减.首先,本文简要介绍了研究现状和背景.其次,本文研究了一类具有高度非线性性且不具备严格下叁角结构的非线性参数不确定系统,通过利用改进的加幂积分器方法及参数隔离技术成功给出了鲁棒H∞自适应控制干扰衰减问题的非光滑控制器,在使闭环系统全局渐近稳定的同时又达到干扰衰减.最后,本章对具有零动态和干扰的不确定高阶非线性参数系统,通过引进新的假设条件,结合参数隔离技术及改进的幂积分器方法设计出一个非光滑的鲁棒H∞自适应反馈控制律,使得闭环系统既具有内稳定性,又使得系统干扰衰减.(本文来源于《河南师范大学》期刊2012-04-01）
张冬雯,麻新旗[4]（2006）在《带非线性参数摄动不确定系统的鲁棒D稳定和鲁棒镇定》一文中研究指出为了研究带二次不确定参数线性系统的鲁棒D稳定和鲁棒镇定问题,考虑了D域为复平面左半平面的圆盘域,并采用线性矩阵不等式(LM I)方法,证明该系统鲁棒D稳定的充分条件等价于一个线性矩阵不等式的可解性问题,利用该LM I的可行解可求得了系统鲁棒镇定状态反馈控制器。通过实例说明了该方法的有效性。(本文来源于《电机与控制学报》期刊2006年02期）
孙玮[5]（2005）在《具有未建模动态的不确定非线性参数化系统的自适应鲁棒控制》一文中研究指出人们对实际系统进行控制研究时,一方面由于种种原因无法得到系统的准确的模型,或者无法使模型精确化;另一方面为了研究的方便,常常将系统简化处理,选择比较简单的降阶模型,从而导致系统部分动态特性的丢失,这部分不确定性就是我们通常所说的未建模动态。未建模动态几乎存在于任何实际系统中,如果忽略掉未建模动态,而仅在较为理想的情况下进行设计的控制器应用于实际系统时,其控制效果往往是不尽人意的,有时甚至会使系统不稳定。为了能将针对模型进行设计的控制器更好的运用于实际系统,达到理想的控制要求,获得良好的控制效果,在进行控制器设计时,对未建模动态进行考虑和处理是非常必要的。 本文的基本设计思想是在文献介绍的鲁棒自适应控制器设计方案的基础上,将未建模动态对系统的影响考虑进去,针对一类具有未建模动态的不确定非线性参数化系统,基于Lyapunov函数法,在设计中采用一种辅助动态信号来抑制未建模动态,同时对系统中所存在的其他不确定项的边界函数进行分数参数化,改进了一种新的鲁棒自适应控制器的设计方案。 通过Lyapunov稳定性分析的结果表明,本文所设计的鲁棒自适应控制器可以使系统在未建模动态和其他不确定性共存时,系统中所有信号仍然有界,可以实现整个系统的鲁棒稳定。通过MATLAB仿真试验表明,文献所提出的鲁棒自适应控制器的设计方案不适用于具有未建模动态的非线性参数化不确定系统,而本文所提出的控制方案,通过适当调整控制参数,可以使状态量以任意的精度趋于平衡点。因此,本文的算法确实具有很强的鲁棒稳定性,明显优于有关文献提出的方案。(本文来源于《四川大学》期刊2005-05-01）
非线性参数化不确定论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
具有模型不确定性的非线性系统控制研究,具有极高的理论价值和实际意义,已成为非线性系统控制领域的研究热点之一。本文提出非线性参数化模糊神经自适应控制策略,为上述不确定非线性系统控制问题提供了有效的解决方法。针对两类不确定非线性系统,本文分别提出了基于非线性参数化模糊系统的自适应控制方法和基于极速学习机神经网络的直接自适应控制方法。首先,本文提出了一种基于变伸缩因子模糊系统的直接自适应控制方法。变伸缩因子模糊系统由一系列可伸缩的广义模糊基函数组成,通过伸缩因子的自适应调整,实现了模糊控制系统输入空间的自适应模糊划分,从而能够在不增加规则的前提下提高控制精度。其次,为了进一步精简模糊规则,本文提出了一种基于自组织椭球基函数的自适应模糊控制器。采用自组织椭球基函数模糊系统逼近理想控制律,并引入鲁棒补偿项保证系统稳定性。自组织椭球基函数模糊系统能够动态地生成和修剪规则,在保证逼近精度的前提下,可实现精简模糊系统结构,降低计算负荷。结果显示仅需极少的模糊规则即可实现理想的控制效果。针对一类具有不匹配且结构未知的不确定性的严格反馈非线性系统,提出了一种基于自组织椭球基函数模糊系统和后推法的自适应控制算法。结合后推法进行控制器设计,并采用自组织椭球基函数模糊系统逼近未知非线性动态,实现具有自组织结构的自适应模糊控制。仿真结果验证了该控制方法的有效性和优越性。最后,本文提出了两种基于极速学习机神经网络的自适应控制器。极速学习机具有结构简单和人为调整参数少等优点,因而自适应极速学习机控制器具有设计简单和计算负荷小等特点。为了进一步降低计算复杂度,提出了一种基于最少学习参数算法的自适应极速学习机控制,该方法仅需对一个参数进行在线自适应调整。仿真结果验证了上述算法的有效性和优越性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非线性参数化不确定论文参考文献
[1].魏炎炎,周海攀.非线性参数不确定的超Liu系统自适应同步[J].湖北文理学院学报.2018
[2].董诺.不确定非线性系统的非线性参数化模糊神经自适应控制[D].大连海事大学.2014
[3].贾祥磊.非线性参数不确定系统的鲁棒控制[D].河南师范大学.2012
[4].张冬雯,麻新旗.带非线性参数摄动不确定系统的鲁棒D稳定和鲁棒镇定[J].电机与控制学报.2006
[5].孙玮.具有未建模动态的不确定非线性参数化系统的自适应鲁棒控制[D].四川大学.2005