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[導(dǎo)讀] 根據(jù)非線性系統(tǒng)利用前饋網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力,設(shè)計(jì)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器,并利用網(wǎng)絡(luò)權(quán)值校正法,建立Lyapunov函數(shù)對(duì)觀測(cè)器的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析。為了加快訓(xùn)練速度,在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)采用LM優(yōu)化算法來(lái)實(shí)現(xiàn),仿真結(jié)果不僅證明了所設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器的有效性,還證實(shí)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法后的優(yōu)越性。

近年來(lái),鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性和發(fā)展?jié)摿?,神?jīng)網(wǎng)絡(luò)成為研究的熱點(diǎn)之一。伴隨著控制對(duì)象復(fù)雜性的提高,系統(tǒng)存在的不確定因素和難以確切描述的非線性特性也隨之增多,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和發(fā)展顯得尤為重要。與傳統(tǒng)控制系統(tǒng)狀態(tài)觀測(cè)器相比,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測(cè)器具有更強(qiáng)的逼近非線性函數(shù)的能力和容錯(cuò)性,尤其適用于多輸入多輸出系統(tǒng)。
    與線性定常系統(tǒng)中的設(shè)計(jì)[2]相比,本文是在非線性系統(tǒng)中利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力,設(shè)計(jì)出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器,并對(duì)觀測(cè)器的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析。本文采用了LM優(yōu)化算法來(lái)改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò),由于其算法可以比標(biāo)準(zhǔn)梯度下降法網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度提高幾十甚至上百倍[3],從而大大提高了工作效率。仿真結(jié)果說(shuō)明了設(shè)計(jì)的合理性和有效性。
1 觀測(cè)器設(shè)計(jì)原理
    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器的原理與傳統(tǒng)狀態(tài)觀測(cè)器相似,都是利用重構(gòu)的思想。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要作用是來(lái)逼近系統(tǒng)中的非線性函數(shù)。首先將輸入量u、狀態(tài)變量x作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,使其逼近非線性函數(shù)h(x,u);然后將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)用于構(gòu)成觀測(cè)器,并通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器的輸出y與原來(lái)系統(tǒng)的輸出y的差值來(lái)確定調(diào)整BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,使其獲得想要的狀態(tài)估計(jì)變量x。系統(tǒng)只有y可以直接測(cè)量。
    設(shè)計(jì)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器關(guān)鍵是找一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去識(shí)別非線性,并且利用傳統(tǒng)的觀測(cè)器思想去重構(gòu)狀態(tài)。因此,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器模型如圖1所示。
2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性系統(tǒng)觀測(cè)器的建立
    給定如下的非線性系統(tǒng):



 
  

     本文在非線性系統(tǒng)下建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器,其具有很好的逼近非線性函數(shù)的能力。仿真結(jié)果說(shuō)明了其有效性。
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