一类非线性SISO系统自适应神经网络终端滑模控制设计

摘要：

针对含有不确定性的SISO非线性系统跟踪控制问题,本文提出一种自适应神经网络快速终端滑模控制方法(ANNFTSM).在常规快速终端滑模控制算法的基础上,引入RBF神经网络,通过反步推演得到神经网络权重自适应律,与快速终端滑模共同构成控制器,解决了滑模控制器对系统参数的依赖问题.同时,利用Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性.最后针对典型被控对象,分别采用两种控制方法仿真对比,结果表明ANNFTSM方法在跟踪精度、快速性、鲁棒性等方面更具优越性.

关键词：RBF神经网络、ANNFTSM、非线性系统、跟踪控制

所属期刊栏目：7

分类号：TP1;TP3

在线出版日期：2017-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：51-57