输入饱和的一类切换系统神经网络跟踪控制

发布时间：2019-02-20 19:51

【摘要】：针对单输入单输出系统研究一种在任意切换下的跟踪控制问题,系统包含未知扰动和输入饱和特性.首先,利用高斯误差函数描述一个连续可导的非对称饱和模型.其次,利用径向基神经网络(Radial basis function neural network,RBF NN)逼近未知的系统动态.最后,基于公共的Lyapunov函数构造状态反馈控制器.设计的控制器避免过多参数调节从而减轻计算负荷.结果展示本文给出的状态反馈控制器可以保证闭环系统的所有信号是半全局一致有界的,并且跟踪误差可收敛到零值小的领域内.最后的仿真结果进一步验证提出方法的有效性.
[Abstract]:A tracking control problem for single-input single-output systems with arbitrary switching is studied. The system includes unknown disturbances and input saturation characteristics. Firstly, Gao Si error function is used to describe a continuous differentiable asymmetric saturation model. Secondly, the radial basis function neural network (Radial basis function neural network,RBF NN) is used to approximate the unknown system dynamics. Finally, the state feedback controller is constructed based on the common Lyapunov function. The controller is designed to reduce the computational load by avoiding excessive parameter adjustment. The results show that the state feedback controller presented in this paper can ensure that all the signals of the closed-loop system are semi-globally uniformly bounded and the tracking error can converge to a field with a small zero value. Finally, the simulation results further verify 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;
【基金】：国家重大科研仪器研制项目(61527811)资助~~
【分类号】：TP183;TP273

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本文编号：2427201