带有输入饱和及输出受限非仿射系统固定时间跟踪控制
作者:
作者单位:

南昌航空大学

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通讯作者:

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(61663032);南昌航空大学研究生创新专项基金(YC2021-S681)


Fixed-time Tracking Control of Pure-Feedback System with Input Saturation and Output Constraints
Author:
Affiliation:

Nanchang Hangkong University

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    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.

    Abstract:

    A Fixed-time adaptive neural tracking control method is firstly proposed for nonlinear pure-feedback systems with quantized input saturation and output constraints. To resolve this the system with non-simulation structure, the mean value theorem is introduced first. The Barrier Lyapunov Function was used to constraint system output and RBF neural network to approximate unknown function based on Back Stepping Method. According to Fixed Time Control Theory, we designed a novelty input signal to guarantee this system to trace desired signal at fixed time under the situation of saturation input and limited output. Besides, the input signal quantified data by lagging quantizier,and it contributes to decrease the communications rate of control signal. and the convergence speed is unrelated to the initial state in this system. In the end, using MATLAB simulation software to verify the controller"s validity.

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  • 收稿日期:2021-05-15
  • 最后修改日期:2022-05-23
  • 录用日期:2021-10-27
  • 在线发布日期: 2021-12-01
  • 出版日期: