摘要:针对具有量化输入饱和及输出受限的非线性非仿射系统,本文首次提出了固定时间自适应神经网络跟踪控制方法.该控制器设计首先引入中值定理解决该系统具有非仿射结构的问题;基于反步法,使用Barrier Lyapunov函数约束系统输出并利用RBF神经网络逼近未知函数;根据固定时间控制理论设计一个新颖的输入信号,该输入信号将由滞后量化器量化,这可以降低控制信号的通信速率,以及保证该系统在满足量化输入饱和及输出受限的条件下,系统可以在固定时间内跟踪上期望信号,且该系统收敛时间与初始状态无关.最后,通过MATLAB仿真软件验证了本文所设计控制器的有效性.