[发明专利]一种弧形微机电系统的自适应神经网络控制方法有效
| 申请号： | 201810263712.0 | 申请日： | 2018-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN108614419B | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 罗绍华;李少波;Y·塔德塞;胡建军 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 北京联创佳为专利事务所(普通合伙) 11362 | 代理人： | 张梅 |
| 地址： | 550025 贵州省*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种弧形微机电系统的自适应神经网络控制方法。包括下述步骤：a、基于伯努利梁构建弧形微机电系统的系统模型；b、构建用于抑制弧形微机电系统的混沌振荡和保证系统状态约束的自适应神经网络控制器；构建时，利用对称障碍Lyapunov函数确保弧形微机电系统输出约束不被违反、采用具有自适应律的RBF神经网络以任意小的误差估计未知非线性函数、引入扩张状态跟踪微分器来处理backstepping控制中虚拟控制项需要反复求导的问题、设计状态观测器来获取不可测的状态信息、在backstepping框架下融合扩张状态跟踪微分器和状态观测器。本发明便于稳定分析证明，建模精度要求低、计算复杂度低、运算速度快、系统的运行稳定性好和运动精度高的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 弧形 微机 系统 自适应 神经网络 控制 方法 | ||
【主权项】：
1.一种弧形微机电系统的自适应神经网络控制方法，其特征在于：包括下述步骤：a、基于伯努利梁构建弧形微机电系统的系统模型，得![]()
式(1)中μ,h,α1,β,R,b11表示无量纲参数,q(t)表示状态变量,w0表示频率，u(t)表示控制输入；b、构建用于抑制弧形微机电系统的混沌振荡和保证系统状态约束的自适应神经网络控制器；构建时，利用对称障碍Lyapunov函数确保弧形微机电系统输出约束不被违反、采用具有自适应律的RBF神经网络以任意小的误差估计未知非线性函数、引入扩张状态跟踪微分器来处理backstepping控制中虚拟控制项需要反复求导的问题、设计状态观测器来获取不可测的状态信息、在backstepping框架下融合扩张状态跟踪微分器和状态观测器。
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