摘  要： 根據(jù)非線性系統(tǒng)利用前饋網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力,，設(shè)計(jì)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器,，并利用網(wǎng)絡(luò)權(quán)值校正法，建立Lyapunov函數(shù)對(duì)觀測器的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析,。為了加快訓(xùn)練速度,，在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)采用LM優(yōu)化算法來實(shí)現(xiàn)，仿真結(jié)果不僅證明了所設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器的有效性,，還證實(shí)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法后的優(yōu)越性,。
關(guān)鍵詞： 非線性系統(tǒng)；狀態(tài)觀測器,；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),；穩(wěn)定性；仿真

    近年來,，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性和發(fā)展?jié)摿?，神?jīng)網(wǎng)絡(luò)成為研究的熱點(diǎn)之一。伴隨著控制對(duì)象復(fù)雜性的提高,，系統(tǒng)存在的不確定因素和難以確切描述的非線性特性也隨之增多,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和發(fā)展顯得尤為重要。與傳統(tǒng)控制系統(tǒng)狀態(tài)觀測器相比,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測器具有更強(qiáng)的逼近非線性函數(shù)的能力和容錯(cuò)性,，尤其適用于多輸入多輸出系統(tǒng)。
    與線性定常系統(tǒng)中的設(shè)計(jì)[2]相比,，本文是在非線性系統(tǒng)中利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力,，設(shè)計(jì)出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器，并對(duì)觀測器的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析,。本文采用了LM優(yōu)化算法來改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò),，由于其算法可以比標(biāo)準(zhǔn)梯度下降法網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度提高幾十甚至上百倍[3]，從而大大提高了工作效率,。仿真結(jié)果說明了設(shè)計(jì)的合理性和有效性,。
1 觀測器設(shè)計(jì)原理
    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器的原理與傳統(tǒng)狀態(tài)觀測器相似，都是利用重構(gòu)的思想,。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要作用是來逼近系統(tǒng)中的非線性函數(shù),。首先將輸入量u、狀態(tài)變量x作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,，使其逼近非線性函數(shù)h(x,u)；然后將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)用于構(gòu)成觀測器,，并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器的輸出y與原來系統(tǒng)的輸出y的差值來確定調(diào)整BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,，使其獲得想要的狀態(tài)估計(jì)變量x。系統(tǒng)只有y可以直接測量,。
    設(shè)計(jì)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器關(guān)鍵是找一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去識(shí)別非線性,，并且利用傳統(tǒng)的觀測器思想去重構(gòu)狀態(tài)。因此,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器模型如圖1所示,。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性系統(tǒng)觀測器的建立
    給定如下的非線性系統(tǒng)：



 
  

     本文在非線性系統(tǒng)下建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器，其具有很好的逼近非線性函數(shù)的能力,。仿真結(jié)果說明了其有效性,。
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