不确定非线性系统全局渐近自适应神经网络控制

摘要：

针对一类控制增益为一般函数形式的不确定仿射非线性系统,提出一种能够确保全局渐近稳定的自适应神经控制(adaptive neural control,ANC)方法.为了保证神经网络逼近的适用性,设计一种可变控增益的比例微分(proportional differential,PD)控制器以全局镇定被控对象.利用状态变换解决由未知控制增益函数导致的控制奇异问题.提出一种连续的自适应鲁棒控制项实现闭环系统的渐近跟踪.与现有的全局渐近跟踪ANC方法相比较,本文方法不仅简化了PD增益的选择,而且减轻了控制输入的颤振问题.仿真结果表明了本文方法的有效性.

关键词：自适应控制、渐近跟踪、神经网络、全局稳定、非线性系统

所属期刊栏目：31

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项重点资助项目2014ZZ0037;广州市珠江科技新星项目2011J2200084;广州市“节能减排水处理自动化技术应用研究创新学术团队”项目穗教科2009[11]号;惠州市产学研结合项目2011C010002004

在线出版日期：2014-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1268-1273