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基于神经网络的一类非线性系统自适应反步控制
被引量:
1
1
作者
李珍辉
《电路与系统学报》
CSCD
北大核心
2010年第3期68-74,共7页
针对传统自适应控制需要满足匹配条件、激发信号存在以及逼近误差有界等条件,提出一种新的基于神经网络的一类非线性系统自适应反步控制器设计方案。使用三层神经网络逼近系统的非线性特性,通过网络权系数自适应调整来不断的在线估计未...
针对传统自适应控制需要满足匹配条件、激发信号存在以及逼近误差有界等条件,提出一种新的基于神经网络的一类非线性系统自适应反步控制器设计方案。使用三层神经网络逼近系统的非线性特性,通过网络权系数自适应调整来不断的在线估计未知的逼近误差上界,采用有σ修正项的自适应律以放松持续激励条件。给出了基于Lyapunov意义上的闭环系统稳定性分析,证明跟踪误差收敛于原点的一个ε领域内。仿真结果表明了所提反步控制器的正确性。
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关键词
非线性系统
自适应反步法
神经网络逼近
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职称材料
题名
基于神经网络的一类非线性系统自适应反步控制
被引量:
1
1
作者
李珍辉
机构
湖南工程学院计算机与通信学院
出处
《电路与系统学报》
CSCD
北大核心
2010年第3期68-74,共7页
基金
湖南省教育厅资助科研项目(09C271)
文摘
针对传统自适应控制需要满足匹配条件、激发信号存在以及逼近误差有界等条件,提出一种新的基于神经网络的一类非线性系统自适应反步控制器设计方案。使用三层神经网络逼近系统的非线性特性,通过网络权系数自适应调整来不断的在线估计未知的逼近误差上界,采用有σ修正项的自适应律以放松持续激励条件。给出了基于Lyapunov意义上的闭环系统稳定性分析,证明跟踪误差收敛于原点的一个ε领域内。仿真结果表明了所提反步控制器的正确性。
关键词
非线性系统
自适应反步法
神经网络逼近
Keywords
nonlinear
system
adaptive
hackstepping
neural
network
approximation
分类号
TP271 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络的一类非线性系统自适应反步控制
李珍辉
《电路与系统学报》
CSCD
北大核心
2010
1
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