控制增益符号未知的不确定非线性系统鲁棒自适应控制

来源期刊：控制与决策2012年第2期

论文作者：王坚浩 胡剑波

文章页码：252 - 523

关键词：不确定非线性系统;反推滑模控制;神经网络;鲁棒自适应控制;

摘    要：针对一类控制增益函数及符号均未知的不确定非线性系统,基于反推滑模设计方法,提出一种鲁棒自适应神经网络控制方案.结合Nussbaum增益设计技术和神经网络逼近能力,取消了控制增益函数及符号已知的条件,应用积分型Lyapunov函数避免了控制器奇异性问题,并通过引入神经网络逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项消除了建模误差和不确定干扰的影响.理论分析证明了闭环系统所有信号半全局一致终结有界,仿真结果验证了该方法的有效性.