基于神经网络的周期扰动非线性系统自适应渐近跟踪控制
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作者单位:

安徽理工大学

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中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


Neural-networks-based adaptive asymptotic tracking control for nonlinear systems with periodic disturbances
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Anhui University of Science & Technology

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    摘要:

    针对一类具有周期扰动和输入时滞的不确定非线性系统, 提出一种基于神经网络的自适应动态面控制方 案. 与以往的神经网络逼近器的构造不同, 本文将径向基函数神经网络和傅里叶级数展开结合, 构造一种混合函 数逼近器来逼近系统中未知的周期扰动函数. 通过引入一个积分项解决输入时滞问题. 同时采用带有非线性滤波 器的动态面控制方法, 避免自适应反推控制方法中普遍存在的“复杂性爆炸”问题. 提出的神经网络控制方案确保 闭环系统中所有信号是半全局有界的, 并且系统输出能渐近地跟踪给定的参考信号. 最后, 两个仿真结果表明所 提出的控制方案是有效的.

    Abstract:

    A dynamic surface control scheme based on neural networks is proposed for a class of uncertain nonlinear systems with periodic disturbances and input delay. Different from the previous construction of neural network approximators by combining radial basis function neural network (RBFNN) with Fourier series expansion (FES), a mixed function approximator is constructed to approximate the unknown periodic disturbances functions in the system. An integral term is introduced to solve the problem of input delay. At the same time, the dynamic surface control method with the nonlinear filter is developed to avoid the problem of ”explosion of complexity” commonly existed in the adaptive backstepping control method. The semiglobal boundedness of all closed-loop signals is guaranteed, and the output of the system can track a given reference signal asymptotically. Finally, two simulation results show that the proposed control scheme is effective.

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  • 收稿日期:2020-09-08
  • 最后修改日期:2020-12-13
  • 录用日期:2021-01-08
  • 在线发布日期: 2021-02-04
  • 出版日期: