隨機(jī)時滯系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出反饋動態(tài)面控制
[Abstract]:An adaptive neural output feedback controller is designed for a class of stochastic time-delay systems with unknown control direction. Firstly, the state observer is used to estimate the unmeasurable state of the system. Secondly, the appropriate Lyapunov-Krasovskii function is chosen to eliminate the influence of unknown delay term on the system, and the Nussbaum-type function is used to deal with the unknown control direction problem. The unknown nonlinear function is approximated by neural network, and the complexity problem in controller design is solved by using dynamic surface control (DSC). Finally, a robust adaptive neural network output feedback controller is constructed by Lyapunov stability theory. It can ensure that all the signals in the closed-loop system are uniformly bounded in the sense of second-order or fourth-order moments, and the tracking error can converge to a field with small zero value. A simulation example is given to verify 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】：國家重大科研儀器研制項(xiàng)目(61527811) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61304084)
【分類號】：TP183;TP273
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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，本文編號：2179835
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