不确定性非线性系统的神经网络稳定自适应控制

摘要：

为克服常规鲁棒控制中存在的保守性问题,提出一种不确定性非线性系统的神经网络稳定自适应控制算法.该算法是神经网络自适应控制和鲁棒最优控制的集成,采用线性参数神经网络逼近不确定性非线性函数,将神经网络逼近误差视为扰动并利用鲁棒控制对其进行抑制.整个系统的全局渐进稳定性及神经网络权值矢量的一致有界性采用Lyapunov稳定性理论和Barbalat引理进行了证明,并证明了性能指标有界.在二自由度机械手应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能,而且具有良好的鲁棒性.

关键词：非线性系统、神经网络、自适应控制、最优控制

所属期刊栏目：39

分类号：TP273.2;TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：国防重点实验室基金

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：98-100