1、本文研究了一類含有非線性、不確定性、時(shí)滯、混沌因子等多種不良因素的復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制問題。結(jié)合魯棒控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、模糊控制，多模型控制等多種控制方法設(shè)計(jì)自適應(yīng)控制器，確保系統(tǒng)閉環(huán)穩(wěn)定性，并滿足其動態(tài)性能要求。
　　 首先提出了一種動態(tài)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改良于全調(diào)節(jié)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此，其網(wǎng)絡(luò)的所有參數(shù)和隱層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)均可在線自適應(yīng)調(diào)節(jié)，能以最佳網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)逼近未知函數(shù)，從而避

2、免因網(wǎng)絡(luò)初始設(shè)置不當(dāng)而產(chǎn)生的固有誤差，提高逼近精度。其后討論了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制問題，將所設(shè)計(jì)的動態(tài)結(jié)構(gòu)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到一類復(fù)雜非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)控制中。針對具有不確定性的非線性關(guān)聯(lián)大系統(tǒng)，提出了基于DRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒自適應(yīng)分散控制方法，解決了子系統(tǒng)之間存在不確定性的非線性關(guān)聯(lián)大系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題；針對飛行控制系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了基于DRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)飛行跟蹤控制器，克服了這類復(fù)雜系統(tǒng)中所存在的強(qiáng)耦合、強(qiáng)非線性及模型不確定性等

3、因素對系統(tǒng)控制性能的影響，使得飛控系統(tǒng)能夠穩(wěn)定且能快速準(zhǔn)確的跟蹤上輸入指令。
　　 進(jìn)一步研究了一類在復(fù)雜環(huán)境下運(yùn)行的非線性系統(tǒng)的控制問題。由于環(huán)境的變化會造成系統(tǒng)參數(shù)或結(jié)構(gòu)的突變，而單一的控制器無法適應(yīng)這種劇烈變化，這時(shí)可采用多模型方法進(jìn)行有效控制。文中討論了基于切換式多模型方法的自適應(yīng)控制，以飛控系統(tǒng)為被控對象，設(shè)計(jì)了多模型自適應(yīng)控制器。其中模型集合由模糊模型和多個(gè)固定線性模型構(gòu)成，再分別設(shè)計(jì)相應(yīng)的控制器，通過合適的切換性能

4、指標(biāo)和切換界條件相互配合，選擇一個(gè)當(dāng)前控制器作用于系統(tǒng)，并引入DRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的全包絡(luò)飛行跟蹤控制。此外，文中針對存在執(zhí)行器飽和情況的飛控系統(tǒng)，提出了基于加權(quán)式多模型方法的自適應(yīng)跟蹤控制器，其中權(quán)值參數(shù)的更新規(guī)則按照模糊邏輯原理設(shè)計(jì)，并在控制器中增加一個(gè)控制隔離環(huán)節(jié)，以屏蔽飽和信號，保證系統(tǒng)正常運(yùn)行，再引入DRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以確保系統(tǒng)穩(wěn)定。通過一系列的控制器改進(jìn)措施，使得飛控系統(tǒng)最終滿足全包絡(luò)跟蹤飛行的動態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能要求。

5、r>　　 最后，研究了一類具有不確定時(shí)滯的非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)跟蹤控制方法，特別針對不確定時(shí)滯混沌系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了基于Lyapunov-Krasovskii函數(shù)的時(shí)滯補(bǔ)償器，再結(jié)合DRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造了自適應(yīng)跟蹤控制器，解決了由混沌因子、不確定性，非線性，以及時(shí)滯等因素所引起的系統(tǒng)控制律的設(shè)計(jì)困難，使得這類系統(tǒng)能夠保持穩(wěn)定，且具有良好的跟蹤性能，同時(shí)，也再次驗(yàn)證本文所提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制方法可以針對不同的被控對象，通過改進(jìn)和完善，