导读:本文包含了神经网络状态观测器论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:观测器,神经网络,状态,系统,算法,方程,双臂。
神经网络状态观测器论文文献综述写法
童超,陈力[1]（2017）在《基于BP神经网络状态观测器的漂浮基双臂空间机器人反演控制》一文中研究指出随着太空开发的不断深入,空间机器人的技术要求也越来越高。双臂空间机器人系统相较于单臂空间机器人系统,其承载负荷抵抗变形能力更强、执行任务性能更稳定、定位精度更高,因此其控制方法的研究也成为热点。漂浮基空间机器人是一个非线性、强耦合性和时变的系统,其控制技术比较复杂。考虑到双臂机器人系统的干扰性和不确定性,全局状态向量不完全可测。因此,高鲁棒性的控制器对双臂空间机器人研究有着重要意义。针对模型参数不确定的双臂空间机器人,提出了一种基于BP神经网络状态观测器的反演控制方法。首先,漂浮基双臂空间机器人设计成载体位置不受控、姿态受控的形式。以该双臂空间机器人系统作为研究对象,并利用第二类拉格朗日方程,建立其动力学方程。由双臂空间机器人的位置几何关系及系统动量守恒定理,得出系统的运动学和动力学特性。其动力学方程改写成状态空间表达式的形式。然后,设计了一种基于BP神经网络的状态观测器,对不可测状态量进行观测,并不断逼近原先的模型。神经网络的权值自适应律带有修正项,提高了其逼近精度。反演控制设计运用于逼近模型中,并用滤波器来解决对虚拟控制量的求导引起的计算膨胀问题,进而得到其控制律,实现对系统的轨迹跟踪控制。然后通过Lyapunov稳定性分析定理,对系统的稳定性和收敛性进行了验证。最后,通过数值仿真,证明了该控制方案的有效性。(本文来源于《第十届全国多体动力学与控制暨第五届全国航天动力学与控制学术会议论文摘要集》期刊2017-09-22）
刘青,倪骁骅,郭祥东[2]（2015）在《基于神经网络状态观测器的反演控制在双关节机械手控制中的应用》一文中研究指出提出了一种基于改进的BP神经网络的自适应状态观测器,该类观测器无需系统的精确模型即可得到收敛于真实状态的状态观测值。利用Lyapunov直接法分析了基于状态输出误差的状态观测器的稳定性。然后,将状态观测器与反演控制器分开设计,以实现观测器得到的速度估计值代替实际速度,避免了实际应用中对速度信号的测量。最后通过对二关节机械手系统的仿真与比较,说明该控制方法的有效性。(本文来源于《机床与液压》期刊2015年03期）
田建兵,郑晟[3]（2008）在《基于神经网络的状态观测器设计》一文中研究指出为了克服传统上用代数方法设计状态观测器时增益过大、重复计算以及不能满足适时性等缺点,针对线性定常系统,利用BP神经网络,设计出了神经网络状态观测器,并对具体系统进行了实验仿真,从而证明了所设计的神经网络状态观测器的合理性和可行性。(本文来源于《机械工程与自动化》期刊2008年03期）
王坤,蔡远利[4]（2006）在《基于神经网络的非线性扩张状态观测器》一文中研究指出自抗扰控制方法是一种新型的非线性设计方法,在自抗扰控制器中主要存在着确定待定参数的问题;非线性扩张状态观测器是自抗扰控制器的核心,在研究非线性扩张观测器中的参数整定问题时,将神经网络的思想引入参数整定,提出了基于神经网络的非线性扩张状态观测器的设计方法,运用该方法可以对任意阶的非线性扩张状态观测器进行参数设计;大量仿真算例表明,设计出的观测器具有良好的鲁棒性,有一定工程应用参考价值。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2006年08期）
吕佳[5]（2005）在《非线性系统的改进BP神经网络状态观测器设计》一文中研究指出针对活性污泥污水处理非线性系统中,由于某些状态变量不能在线检测时状态观测器的设计问题,本文采用了一种基于改进激励函数的变步长BP神经网络状态观测器设计方法,设计了改进BP神经网络状态观测器,并进行了容错性实验以验证该观测器的实用性和可靠性。(本文来源于《重庆师范大学学报(自然科学版)》期刊2005年04期）
李春涛,谭永红[6]（2004）在《基于状态观测器的非线性系统神经网络自适应控制(英文)》一文中研究指出结合高增益观测器,针对相对阶为n的非线性系统,设计了神经网络自适应控制器。利用Lyapnov定理获得了神经网络权值的更新律和控制器的控制律,从而确保了整个闭环系统的稳定性和有界性。由于神经网络不需任何的离线训练,因而该控制器能够广泛应用于一大类非线性性系统的控制中。仿真结果验证了控制方案的有效性。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2004年10期）
张杰,李俊民,王珏[7]（2002）在《基于Hopfield神经网络的状态观测器设计》一文中研究指出基于神经优化计算原理 ,给出了线性定常系统的状态观测器的设计方法 .将观测器设计问题转化为约束非线性规划问题 ,利用Hopfield神经网络在线的计算观测器的增益矩阵和输入矩阵 ,能够保证观测器输入信号的平均幅值接近最小 .数字仿真结果表明了该方法的有效性 .(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2002年02期）
鲍立威,沈平,何敏[8]（1997）在《用人工神经网络K-Net构造状态观测器》一文中研究指出研究了人工神经网络Ｋ－Ｎｅｔ构造非线性系统状态观测器及其原理、数学描述和算法，并选用文献中的例子进行了仿真研究和对比．这样构造的神经网络状态观测器结构清晰，算法简明，有很好的适应性(本文来源于《信息与控制》期刊1997年02期）
覃祖旭,张洪钺[9]（1995）在《基于神经网络的非线性状态观测器研究》一文中研究指出本文利用动态神经网络来构造非线性系统状态观测器,并对其结构进行了系统的讨论。在不同条件下确定了基于神经网络非线性状态观测器的各种方案并进行了仿真。(本文来源于《1995年中国控制会议论文集（上）》期刊1995-10-01）
覃祖旭,李渊涛,张洪钺[10]（1994）在《基于神经网络的自适应状态观测器》一文中研究指出利用ＢＰ神经网络动态系统对一类非线性时变系统的状态进行了估计。利用神经网络的“学习－遗忘”特性，提出了非线性时变系统的自适应状态观测器，对其结构及特性进行了讨论。仿真结果表明这种自适应状态观测器能跟踪系统参数及状态的变化。(本文来源于《航空学报》期刊1994年04期）
神经网络状态观测器论文开题报告范文
（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：
提出了一种基于改进的BP神经网络的自适应状态观测器,该类观测器无需系统的精确模型即可得到收敛于真实状态的状态观测值。利用Lyapunov直接法分析了基于状态输出误差的状态观测器的稳定性。然后,将状态观测器与反演控制器分开设计,以实现观测器得到的速度估计值代替实际速度,避免了实际应用中对速度信号的测量。最后通过对二关节机械手系统的仿真与比较,说明该控制方法的有效性。
（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。
神经网络状态观测器论文参考文献
[1].童超,陈力.基于BP神经网络状态观测器的漂浮基双臂空间机器人反演控制[C].第十届全国多体动力学与控制暨第五届全国航天动力学与控制学术会议论文摘要集.2017
[2].刘青,倪骁骅,郭祥东.基于神经网络状态观测器的反演控制在双关节机械手控制中的应用[J].机床与液压.2015
[3].田建兵,郑晟.基于神经网络的状态观测器设计[J].机械工程与自动化.2008
[4].王坤,蔡远利.基于神经网络的非线性扩张状态观测器[J].计算机测量与控制.2006
[5].吕佳.非线性系统的改进BP神经网络状态观测器设计[J].重庆师范大学学报(自然科学版).2005
[6].李春涛,谭永红.基于状态观测器的非线性系统神经网络自适应控制(英文)[J].系统仿真学报.2004
[7].张杰,李俊民,王珏.基于Hopfield神经网络的状态观测器设计[J].西安电子科技大学学报.2002
[8].鲍立威,沈平,何敏.用人工神经网络K-Net构造状态观测器[J].信息与控制.1997
[9].覃祖旭,张洪钺.基于神经网络的非线性状态观测器研究[C].1995年中国控制会议论文集（上）.1995
[10].覃祖旭,李渊涛,张洪钺.基于神经网络的自适应状态观测器[J].航空学报.1994