一类不确定非线性系统反步自适应神经网络控制研究
来源期刊：控制与决策2004年第5期
论文作者：于占东 王庆超
文章页码：561 - 1133
关键词：不确定非线性;反步自适应控制;神经网络;类加权Lyapunov函数;奇异性;
摘 要：针对含有高阶不确定扰动项且不可参数线性化的一类非线性系统 ,采用反步递推方法设计基于多层神经网络的自适应控制器 .多层神经网络可较好地逼近非线性系统 ,其权值能在系统先验知识不多的情况下在线调整 .给出了神经网络 L yapunov意义下稳定的在线自适应律 .在设计控制器的过程中 ,采用类加权形式 L yapunov函数 ,使得控制器能有效处理自适应控制奇异性问题 .仿真结果表明 ,该控制器对系统参数的不确定性和有界干扰具有一定的鲁棒性 ,并能保证闭环系统全局稳定
于占东，王庆超
摘 要：针对含有高阶不确定扰动项且不可参数线性化的一类非线性系统 ,采用反步递推方法设计基于多层神经网络的自适应控制器 .多层神经网络可较好地逼近非线性系统 ,其权值能在系统先验知识不多的情况下在线调整 .给出了神经网络 L yapunov意义下稳定的在线自适应律 .在设计控制器的过程中 ,采用类加权形式 L yapunov函数 ,使得控制器能有效处理自适应控制奇异性问题 .仿真结果表明 ,该控制器对系统参数的不确定性和有界干扰具有一定的鲁棒性 ,并能保证闭环系统全局稳定
关键词：不确定非线性;反步自适应控制;神经网络;类加权Lyapunov函数;奇异性;
