發(fā)布時間：2018-03-08 09:46

  本文選題：自適應神經(jīng)網(wǎng)絡控制　切入點：不確定的嚴格反饋非線性系統(tǒng)　出處：《控制與決策》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：研究一類包含不確定項和未知死區(qū)特性的嚴格反饋系統(tǒng)跟蹤控制問題.首先,設計狀態(tài)觀測器估計不可測量的系統(tǒng)狀態(tài);然后,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡逼近未知的系統(tǒng)動態(tài);最后,基于Backstepping技術構造自適應神經(jīng)網(wǎng)絡輸出反饋控制器,并減少更新參數(shù)以減輕運算負荷.所提出的控制器可以保證閉環(huán)系統(tǒng)中所有信號半全局最終一致有界,跟蹤誤差能收斂到零值小的領域內(nèi).兩個仿真例子進一步驗證了所提出方法的有效性.
[Abstract]:In this paper, the tracking control problem of a class of strict feedback systems with uncertainty and unknown dead-time characteristics is studied. Firstly, a state observer is designed to estimate the unmeasurable state of the system; then, RBF neural network is used to approximate the unknown system dynamics; finally, a state observer is designed to estimate the unmeasurable state of the system. An adaptive neural network output feedback controller is constructed based on Backstepping technology, and the updating parameters are reduced to reduce the computational load. The proposed controller can ensure that all signals in the closed-loop system are semi-globally and uniformly bounded. The tracking error can converge to the domain with small zero value. Two simulation examples show the effectiveness of the proposed method.
【作者單位】： 華南理工大學自動化科學與工程學院;龍巖學院機電工程學院;
【基金】：國家杰出青年科學基金項目(61225014) 國家自然科學基金項目(61304084)
【分類號】：TP183;TP273

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