狀態(tài)觀測的未知死區(qū)非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟蹤控制
本文選題:自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 切入點(diǎn):不確定的嚴(yán)格反饋非線性系統(tǒng) 出處:《控制與決策》2017年05期 論文類型:期刊論文
【摘要】:研究一類包含不確定項(xiàng)和未知死區(qū)特性的嚴(yán)格反饋系統(tǒng)跟蹤控制問題.首先,設(shè)計(jì)狀態(tài)觀測器估計(jì)不可測量的系統(tǒng)狀態(tài);然后,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近未知的系統(tǒng)動態(tài);最后,基于Backstepping技術(shù)構(gòu)造自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出反饋控制器,并減少更新參數(shù)以減輕運(yùn)算負(fù)荷.所提出的控制器可以保證閉環(huán)系統(tǒng)中所有信號半全局最終一致有界,跟蹤誤差能收斂到零值小的領(lǐng)域內(nèi).兩個(gè)仿真例子進(jìn)一步驗(yàn)證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.
【作者單位】: 華南理工大學(xué)自動化科學(xué)與工程學(xué)院;龍巖學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】:國家杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目(61225014) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61304084)
【分類號】:TP183;TP273
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,本文編號:1583398
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