状态观测的未知死区非线性系统的自适应神经网络跟踪控制

发布时间：2018-03-08 09:46

  本文选题：自适应神经网络控制　切入点：不确定的严格反馈非线性系统　出处：《控制与决策》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：研究一类包含不确定项和未知死区特性的严格反馈系统跟踪控制问题.首先,设计状态观测器估计不可测量的系统状态;然后,利用RBF神经网络逼近未知的系统动态;最后,基于Backstepping技术构造自适应神经网络输出反馈控制器,并减少更新参数以减轻运算负荷.所提出的控制器可以保证闭环系统中所有信号半全局最终一致有界,跟踪误差能收敛到零值小的领域内.两个仿真例子进一步验证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.
【作者单位】： 华南理工大学自动化科学与工程学院;龙岩学院机电工程学院;
【基金】：国家杰出青年科学基金项目(61225014) 国家自然科学基金项目(61304084)
【分类号】：TP183;TP273

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本文编号：1583398