纯反馈非线性离散系统的自适应神经网络控制

• 作 者: 翟廉飞 柴天佑 葛树志
• 机 构: 东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室,东北大学自动化研究中心,新加坡国立大学电气与计算机工程学院,
• 出 处: 控制与决策
• 发表日期: 2009年04期
• 关键词: 非线性系统 神经网络 自适应控制 反步法 离散系统

针对一类未知的纯反馈非线性离散系统,提出了基于反步法设计的自适应神经网络控制方法.为避免反步法设计中可能出现的因果矛盾问题,首先将系统进行等价变换,然后利用隐函数定理证实了理想虚拟控制输入和实际控制输入的存在性.利用高阶神经网络估计这些控制量,并基于反步法设计自适应神经网络控制系统,证明了闭环系统半全局一致最终有界.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

Aiming at a kind of unknown nonlinear feedback system with pure feedback, an adaptive neural network control method based on backstepping method is proposed. To avoid the possible causal contradiction in backstepping design, the system is transformed first and then The implicit function theorem is used to confirm the existence of the ideal virtual control input and the actual control input.The neural networks are estimated by using higher order neural networks and the adaptive neural network control system is designed based on the backstepping method. The simulation results verify the effectiveness of the proposed method.