导读:本文包含了非线性动态逆控制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:神经网络,动态,自适应,观测器,系统,算法,声速。
非线性动态逆控制论文文献综述写法
杨文骏,张科,张明环,王靖宇[1]（2016）在《基于ESO的高超声速飞行器非线性动态逆控制》一文中研究指出以高超声速飞行器(HFV)纵向运动模型为研究对象,针对其巡航飞行中存在的参数不确定性和外界干扰问题,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)的非线性动态逆(NDI)控制方法。采用精确反馈线性化方法实现了HFV速度与高度通道的解耦,并设计了动态逆控制器;在此基础上为系统的速度和高度通道设计了二阶ESO,实现对等效扰动的精确估计,并在控制器中进行补偿,从而实现HFV对高度和速度指令的精确跟踪,保证控制精度的同时大幅提升了系统的扰动抑制能力。仿真结果表明,相比于滑模控制,文中所设计方法具有更快的响应速度和更好的跟踪精度,体现出该方法的良好控制性能和较强的鲁棒性。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2016年05期）
郭超,梁晓庚,王俊伟[2]（2014）在《基于非线性干扰观测器的拦截弹动态逆控制》一文中研究指出针对直接力/气动力复合控制的临近空间拦截弹,提出了一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer,NDO)的动态逆复合跟踪控制器设计方法。首先设计NDO,对系统的不匹配干扰进行估计,并通过干扰估计值设计前馈补偿项来有效消除外部干扰对系统的影响。接着,设计基于NDO的动态逆复合控制律,获取期望控制力矩。然后,利用动态控制分配技术将期望控制力矩分配到气动舵和反作用喷流装置。最后,仿真结果表明,所设计复合控制器对过载指令具有较好的跟踪效果,适用于临近空间拦截弹复合控制。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2014年11期）
祝乐梅,岳宝增[3]（2011）在《充液航天器姿态的自适应非线性动态逆控制》一文中研究指出讨论了充液航天器大角度姿态机动自适应非线性动态逆控制设计.推导了航天器-液体晃动耦合系统动力学方程.采用单摆等效力学模型对液体燃料晃动进行动力学建模.由于充液航天器控制系统的强耦合非线性,故采用神经网络构造系统的自适应非线性动态逆控制器.通过实际算例对该控制器的跟综性能进行了测试,结果证明该自适应非线性动态逆控制器在包含液体晃动的情况下仍具有很好的跟综性能.(本文来源于《动力学与控制学报》期刊2011年04期）
祝乐梅,岳宝增[4]（2011）在《充液航天器姿态的自适应非线性动态逆控制》一文中研究指出讨论了自适应非线性动态逆控制设计。对星-液系统复合运动方程进行了推导,构建了刚-液耦合系统方程。液体晃动部分采用单摆模型。由于充液航天器控制系统的强耦合非线性,我们采用来神经网络来构造系统的自适应非线性动态逆控制器。(本文来源于《第十叁届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集》期刊2011-03-25）
孟萍,张金敏,张绘敏[5]（2010）在《LS-SVM构造FLANN的非线性自适应逆控制动态补偿研究》一文中研究指出在对常规函数链接型神经网络(FLANN)构造方法认识的基础上,研究了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造FLANN的新方法,并利用该方法对非线性对象模型及逆模型进行建立.将该方法的非线性系统辨识技术应用于自适应逆控制中,提高非线性系统的自适应性,改善动态特性.设计出了一种自适应逆控制系统,不仅可以得到较好的动态响应,还能使扰动减小到最小.(本文来源于《兰州交通大学学报》期刊2010年06期）
钱克昌,陈自力,李建[6]（2010）在《多变量非线性飞行控制系统的神经网络动态逆控制方法》一文中研究指出针对多变量非线性飞行控制系统,从理论上对其逆系统的解析形式进行了详细推导,根据神经网络逼近逆系统的原理分析,提出了一种由静态神经网络和积分器组成的动态神经网络,构造了多变量非线性飞行控制系统的神经网络动态逆控制系统,并利用动力伞飞行控制系统进行了仿真验证,结果表明这种控制方法完全满足控制要求,具有较好的抗干扰能力和鲁棒性能。(本文来源于《计算机系统应用》期刊2010年11期）
李娟,张绍德,刘根水[7]（2009）在《一种通用的RBF网络非线性动态系统逆控制》一文中研究指出针对任意复杂非线性系统,提出一种通用的RBF网络动态系统逆控制方案,并提出了一种通过对聚类半径进行"粗调"和"细调"的最近邻聚类学习算法,利用构造伪系统的方法构成一种对非最小相位同样有效的神经网络动态逆控制与PID控制相结合的在线自学习控制策略。仿真研究证明,该控制策略不仅能使多种非线性对象跟踪多种参考信号,而且抗干扰能力和鲁棒性也很好。(本文来源于《工业仪表与自动化装置》期刊2009年02期）
李明,李会莹,杨汉生,杨成梧[8]（2007）在《基于一种新型动态神经网络的非线性自适应逆控制》一文中研究指出根据生物神经元的机能,提出了一种具有动态激励函数的新型神经元模型,由此构成的神经网络(DAFNN)应用在非线性自适应逆控制中时只需要确定隐层神经元个数,从而克服了用NARX回归神经网络时需确定输入和输出延时阶数及隐层神经元个数等多个参数的不足。通过对单输入单输出(SISO)及多输入多输出(MIMO)非线性系统的自适应逆控制仿真研究,证实了DAFNN是一种很好的非线性系统建模和控制工具。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2007年17期）
李明[9]（2007）在《基于动态神经网络的非线性自适应逆控制研究》一文中研究指出自适应逆控制用数字信号处理的理论和方法解决自适应控制的问题，为控制系统设计和研究开辟了一个新颖的途径。自适应滤波技术是自适应逆控制系统设计和实现的基础，现代神经网络技术的发展为非线性自适应逆控制的研究和实现创造了条件。探索和设计合适的动态神经网络结构和算法，构建更加丰富的系统结构等已成为非线性自适应逆控制研究的重点，尤其对动态神经网络的研究为非线性自适应逆控制研究和实现奠定了必要的基础。本文研究了动态神经网络的结构和算法，及基于动态神经网络的非线性自适应逆控制系统，主要研究内容如下：一、在分析研究生物神经元及人工神经元模型结构及功能的基础上，提出了一种新的动态人工神经元模型(DAF神经元)，它是一类自适应IIR突触时空神经元模型，它在简化动态神经元模型结构的同时提高了神经元的动态性能和自适应能力。基于DAF神经元模型可以构建一种新的动态神经网络(DAFNN)，DAFNN是一种局部反馈动态神经网络，其总体结构仍为前馈神经网络结构。与非线性自适应逆控制系统中常用的反馈神经网络相比，DAFNN的结构和算法都更加简单，而且具有可自适应调节的时间深度和时间分辨率。因此，DAFNN在非线性自适应逆控制中更具应用优势。二、通过对PSO算法结构、稳定性及收敛性的研究，提出了一种以概率1全局收敛PSO算法，并进一步推广为神经网络离线学习算法。该算法通过加强对微粒群最优位置的局部搜索能力，提高了收敛的速度和精度；同时缩小了粒子群规模，提高了运行效率。与传统的BPTT算法相比，该算法无论是收敛速度、精度还是泛化能力，都有明显提高。叁、根据信号流图理论，设计并推导了一种神经网络的在线学习算法，并利用Lyapunov稳定性定理分析了算法的稳定性，提出了可以保证算法收敛的自适应学习速率。对于动态神经网络在线学习而言，该算法避免了传统梯度计算中复杂的链式求导过程，利用神经网络的信号流图及其线性的伴随流图，可以直接计算任何变量的梯度信息。并且，自适应的学习速率确保了动态神经网络稳定和算法的收敛。四、结合两种现有非线性自适应逆控制系统的结构特点，提出了一种改进的非线性自适应逆控制系统扰动消除结构，在自适应过程收敛后，该系统能迅速消除输出扰动，且不影响系统自适应过程。最后，提出了一种用于非线性对象控制的近似线性自适应逆控制系统，它利用一组线性自适应LMS滤波器构建系统辨识器、控制器及对象逆模型，从而简化了非线性自适应逆控制系统结构和算法。(本文来源于《南京理工大学》期刊2007-05-01）
刘燕斌,陆宇平[10]（2006）在《非线性动态逆控制在高超飞控系统中的应用》一文中研究指出与传统飞机不同,高超音速飞机的推进系统与机体相互整合,导致高超音速飞机模型是严重非线性的,并且输入输出之间存有耦合.该文应用非线性动态逆控制来设计高超音速飞行控制系统,以求为其提供满意的非线性解耦控制能力,维持良好的纵向稳定性能.仿真研究表明该方法满足其控制系统的要求.(本文来源于《应用科学学报》期刊2006年06期）
非线性动态逆控制论文开题报告范文
（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：
针对直接力/气动力复合控制的临近空间拦截弹,提出了一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer,NDO)的动态逆复合跟踪控制器设计方法。首先设计NDO,对系统的不匹配干扰进行估计,并通过干扰估计值设计前馈补偿项来有效消除外部干扰对系统的影响。接着,设计基于NDO的动态逆复合控制律,获取期望控制力矩。然后,利用动态控制分配技术将期望控制力矩分配到气动舵和反作用喷流装置。最后,仿真结果表明,所设计复合控制器对过载指令具有较好的跟踪效果,适用于临近空间拦截弹复合控制。
（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。
非线性动态逆控制论文参考文献
[1].杨文骏,张科,张明环,王靖宇.基于ESO的高超声速飞行器非线性动态逆控制[J].西北工业大学学报.2016
[2].郭超,梁晓庚,王俊伟.基于非线性干扰观测器的拦截弹动态逆控制[J].系统工程与电子技术.2014
[3].祝乐梅,岳宝增.充液航天器姿态的自适应非线性动态逆控制[J].动力学与控制学报.2011
[4].祝乐梅,岳宝增.充液航天器姿态的自适应非线性动态逆控制[C].第十叁届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集.2011
[5].孟萍,张金敏,张绘敏.LS-SVM构造FLANN的非线性自适应逆控制动态补偿研究[J].兰州交通大学学报.2010
[6].钱克昌,陈自力,李建.多变量非线性飞行控制系统的神经网络动态逆控制方法[J].计算机系统应用.2010
[7].李娟,张绍德,刘根水.一种通用的RBF网络非线性动态系统逆控制[J].工业仪表与自动化装置.2009
[8].李明,李会莹,杨汉生,杨成梧.基于一种新型动态神经网络的非线性自适应逆控制[J].系统仿真学报.2007
[9].李明.基于动态神经网络的非线性自适应逆控制研究[D].南京理工大学.2007
[10].刘燕斌,陆宇平.非线性动态逆控制在高超飞控系统中的应用[J].应用科学学报.2006