非线性系统的有限时间自适应模糊跟踪控制设计

针对一类未知的连续非线性系统, 提出一个基于单网络近似动态规划(ADP) 的近似最优控制方案. 该方
案通过设计一个新型的递归神经网络(RNN) 辨识器放松了系统模型需已知或部分已知的要求, 并利用一个神经网
络(NN) 近似系统的性能指标函数消除了常规ADP方法中的控制网络. 通过Lyapunov 理论分析严格证明了闭环系
统内所有信号一致最终有界, 并且所获得的性能指标函数和控制输入分别收敛到最优性能指标函数和最优控制输入
的小邻域内. 仿真结果验证了所提出控制方案的有效性.

针对一类具有死区的非仿射非线性系统,将预设性能控制与有限时间控制相结合,提出一种具有预设性能的自适应有限时间跟踪控制方法.基于Backstepping技术、模糊逻辑系统及有限时间Lyapunov稳定理论,给出使系统半全局实际有限时间稳定(semi-globally practically finite-time stable,SGPFS)的充分条件和设计步骤.该控制策略不仅使系统的输出误差在有限时间内收敛到一个预先设定区域,同时保证其收敛速度、最大超调量和稳态误差均满足预先设定的性能要求.最后通过仿真示例验证了所提出设计方法的有效性.

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基于神经网络MIMO非仿射系统自适应输出反馈控制，赵品，，针对一类多输入多输出（MIMO）非仿射非线性系统，设计了一种基于神经网络的自适应输出反馈控制方案，使得输出信号能够跟踪给定光��

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