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一類非線性系統的自適應神經網絡控制

注意:本論文已在《控制與決策》,2005,20(4):455-458發表
使用者請注明論文出處

杜紅彬1,薛云燦2,邵惠鶴1
(1上海交通大學自動化系,上海200030;2 河海大學計算機及信息工程學院,常州)

摘 要: 本文針對一類具有非仿射函數和下三角結構的受干擾未知的非線性系統,提出了一種新的自適應神經網絡控制方法。它是嚴格反饋不確定系統和純反饋系統的更一般化的表達。本文在Backstepping設計思想的基礎上證明了閉環信號的半全局最終一致有界性,并且很好地處理了控制方向和控制奇異問題。通過仿真驗證了方法的有效性。
關鍵詞: 非線性,自適應控制,神經網絡,Nussbaum增益
中圖分類號:TP273 文獻標識碼:A

Adaptive Neural Network Control For a Class of Nonlinear Systems

DU Hong-bin1,XUE Yun-can2, SHAO Hui-he1
(1.Institute of Automation, Shanghai Jiaotong University, Shanghai, 200030;2.Hohai University,Changzhou)

Abstract: A class of unknown perturbed nonlinear systems is theoretically stabilized by using a novel adaptive neural network control scheme. The systems with disturbances and non-affine unknown functions have low triangular structure that generalizes both strict-feedback uncertain systems and pure-feedback ones. Based on Lemma1 and the idea of backstepping, one can prove the Semi-global uniformly ultimately boundedness of all the signals in the closed-loop. The two problems, control directions and control singularity, are also free of considering. The effectiveness of proposed scheme is showed by a proper nonlinear system. 
Key words: nonlinear; adaptive control; neural networks; Nussbaum gain.

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