【摘 要】
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针对具有全状态约束和输入饱和的非线性严格反馈系统,提出了一种自适应神经网络跟踪控制方案。文中利用反步递推和神经网络逼近相结合的方法设计自适应控制器。在设计过程中,
【基金项目】
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辽宁省高校基本科研业务费重点项目(JZL201715402),辽宁省高等学校创新团队(LT2016006)
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针对具有全状态约束和输入饱和的非线性严格反馈系统,提出了一种自适应神经网络跟踪控制方案。文中利用反步递推和神经网络逼近相结合的方法设计自适应控制器。在设计过程中,首先,利用高斯误差函数构建一种连续可导的非对称饱和模型。其次,通过选取正切型障碍李雅普诺夫函数处理状态约束问题,即确保全状态约束不被违背。对比已有对数型障碍李雅普诺夫函数和积分型障碍李雅普诺夫函数,正切型的障碍李雅普诺夫函数是一种即可以处理具有约束的系统又可以处理没有约束的系统的函数。再次,通过定理证明闭环系统的所有信号是一致最终有界的,误差信号
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