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一类非线性系统的自适应神经网络控制

注意:本论文已在《控制与决策》,2005,20(4):455-458发表
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杜红彬1,薛云灿2,邵惠鹤1
(1上海交通大学自动化系,上海200030;2 河海大学计算机及信息工程学院,常州)

摘 要: 本文针对一类具有非仿射函数和下三角结构的受干扰未知的非线性系统,提出了一种新的自适应神经网络控制方法。它是严格反馈不确定系统和纯反馈系统的更一般化的表达。本文在Backstepping设计思想的基础上证明了闭环信号的半全局最终一致有界性,并且很好地处理了控制方向和控制奇异问题。通过仿真验证了方法的有效性。
关键词: 非线性,自适应控制,神经网络,Nussbaum增益
中图分类号:TP273 文献标识码:A

Adaptive Neural Network Control For a Class of Nonlinear Systems

DU Hong-bin1,XUE Yun-can2, SHAO Hui-he1
(1.Institute of Automation, Shanghai Jiaotong University, Shanghai, 200030;2.Hohai University,Changzhou)

Abstract: A class of unknown perturbed nonlinear systems is theoretically stabilized by using a novel adaptive neural network control scheme. The systems with disturbances and non-affine unknown functions have low triangular structure that generalizes both strict-feedback uncertain systems and pure-feedback ones. Based on Lemma1 and the idea of backstepping, one can prove the Semi-global uniformly ultimately boundedness of all the signals in the closed-loop. The two problems, control directions and control singularity, are also free of considering. The effectiveness of proposed scheme is showed by a proper nonlinear system. 
Key words: nonlinear; adaptive control; neural networks; Nussbaum gain.

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