块控非线性系统自适应神经网络控制
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海军航空工程学院研究生一队

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李静

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Adaptive neural controller design for a class of block nonlinear systems
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    摘要:

    针对一类含有非匹配不确定性的块控型多输入多输出非线性系统, 提出一种基于反演技术和RBF 神经网络
    的控制系统设计方案. 通过引入一种改进型的Lyapunov 函数, 避免了控制矩阵未知情况下可能出现的奇异问题. 在
    控制系统设计过程中, 充分应用鲁棒自适应控制技术, 解决了多输入多输出结构不确定性所带来的设计难题, 得到了
    系统所有状态量将全局指数收敛至原点附近一个邻域的结论. 最后的仿真结果表明了设计方案的正确性.

    Abstract:

    For a class of multi-input multi-output(MIMO) block nonlinear systems with mismatched uncertainties, an
    adaptive controller design scheme using backstepping and RBF neural networks is proposed. By introducing a modified
    Lyapunov function, control singularity problem brought by unknown control matrices is avoided. By using of robust adaptive
    control technique, many difficulties brought by MIMO uncertainties are solved. The conclusion is obtained that all states
    variables are bounded and will exponentially converge to a neighborhood of the origin globally. Finally, simulation results
    are given to show the correctness of proposed scheme.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

胡云安, 李 静.块控非线性系统自适应神经网络控制[J].控制与决策,2012,27(6):855-860

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  • 收稿日期:2010-12-02
  • 最后修改日期:2011-06-02
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  • 在线发布日期: 2012-06-20
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