全状态约束的时滞系统神经网络输出反馈控制

发布时间：2018-07-13 11:45

【摘要】：针对一类严格反馈形式的单输入单输出时滞系统,研究在全状态约束下的输出反馈控制.首先,设计状态观测器估计不可测量的状态;其次,利用RBF神经网络逼近未知的非线性函数,利用障碍Lyapunov函数确保全状态约束及Lyapunov-Krasovskii方法消除时滞对系统的影响;最后,设计输出反馈控制器,并且有更少的更新参数减少了计算负荷.所设计的控制器可以保证闭环系统中所有信号半全局一致最终有界,信号误差收敛到小的领域内.仿真例子进一步验证了所提出方法的有效性.
[Abstract]:For a class of time-delay systems with strict feedback form, the output feedback control with full state constraints is studied. First, the state observer is designed to estimate the unmeasurable state; secondly, the RBF neural network is used to approximate the unknown nonlinear function, the obstacle Lyapunov function is used to ensure the full state constraint and the Lyapunov-Krasovskii method is used to eliminate the influence of time delay on the system. The output feedback controller is designed, and there are fewer update parameters to reduce the computational load. The designed controller can ensure that all the signals in the closed-loop system are semi-globally uniformly bounded and the signal error converges to a small domain. The effectiveness of the proposed method is further verified by a simulation example.
【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】：国家重大科研仪器研制项目(61527811) 国家自然科学基金项目(61304084)
【分类号】：TP183;TP273

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本文编号：2119260