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申请/专利权人：重庆三峡学院

摘要：一种轮询协议下不确定离散SFNS的神经网络控制方法。本发明公开了轮询协议下不确定离散时间严格反馈非线性系统的输出跟踪控制，在轮询协议下，如果采用现有的控制框架，数据传输方式容易造成严格反馈系统的控制器奇异性问题，为了解决这个问题，首先通过神经网络构建动态模型来连续估计系统的状态，然后基于该动态模型为所考虑的系统设计了自适应神经网络控制器，通过使用神经网络动态模型，避免了控制器侧使用数据的错位问题，此外，构造了一种新颖的误差变量，使得控制器中神经网络权重向量能够在轮询协议下连续更新。最后进行稳定性分析，说明该方案的可行性，并对数值模型和三轮移动车辆进行了仿真研究，验证了该方案的有效性。

主权项：1.一种轮询协议下不确定离散SFNS的神经网络控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、建立离散时间非线性系统的模型方程： 其中，ηk＝ηnk表示系统状态，和分别表示控制输入和系统输出，和是未知函数，是已知常数，表示有界的外界扰动，即满足为外界扰动的上界；步骤S2、步骤S1的系统中传感器采集的数据传输到控制器采用了轮询协议，使得传感器按预设顺序轮流访问通信资源，并且一次只有一个传感器访问，设{1,2,…,n}为传感器的索引，τk为在时刻k被授权与控制器通信的传感器的索引，τini＝τ0，τk的递归公式如下：τk＝modk+τini-1,n+1，根据mod·的性质，对于所有k∈N+，有τk+n＝τk，定义如下的对角矩阵Φk＝diag[δτk-1,…,δτk-n]，其中δ·∈{0,1}是Kroneckerδ函数，控制器端的数据表示为：ξk＝[E-Φk]ξk-1+Φkηk；其中是单位矩阵；步骤S3、建立动态模型：设fi1ηi+1k＝-ηi+1k+giηikηi+1+fiηik；i＝1,2,…,n-1，且fn1ηk＝fnηk，并定义由于函数fi1ηi+1ki＝1,2,…,n是未知的，因此可以用由l个神经元组成的高阶神经网络来近似逼近该函数，于是有其中Wi*是理想神经网络权重向量，是激活函数向量，εik是逼近误差，步骤S1的系统重塑为：其中理想神经网络权重向量步骤S4、基于步骤S3，假设构建如下动态神经模型：其中是W*的估计值，和对应，K是增益矩阵，是动态模型误差；步骤S5、证明建模误差的一致终极有界性，然后给出闭环系统的稳定性分析。

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