虚拟控制系数未知的非完整系统的自适应神经网络控制

摘要：

针对一类虚拟控制系数未知的多输入链式非完整控制系统,提出了一种自适应神经网络控制策略.在控制策略的设计中,采用了Sate-scaling与Backstepping技术相结合的方法.Nussbaum-type增益技术用来解决系统的控制方向完全未知的问题.所提出的自适应神经网络控制策略解决了由复杂系统所引起的奇异问题,并通过选择适当的控制参数,使闭环系统半全局一致有界,且系统的状态渐近收敛到包含原点的任意小的一个收敛域.一种基于切换策略的自适应控制方法解决了当xo(to)=0时所引起的系统不可控问题.仿真结果验证了算法的有效性.

关键词：神经网络、自适应控制、反推法、非完整系统

所属期刊栏目：28

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60704005;上海市科委自然科学基金资助项目07ZR14119;国家科技支撑计划资助项目2007BAF10B00;国家高技术发展"863"计划资助项目2009AA04Z213

在线出版日期：2011-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：192-198