两类不确定非线性系统的自适应神经网络容错控制

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本文研究了两类不确定非线性系统的自适应神经网络容错控制问题,根据故障引起的系统状态参数变化间接获取故障信息,进而自动调节系统参数和控制输入,并保证系统稳定性.由于神经网络对非线性函数具有良好的逼近性能,故选用径向基函数神经网络逼近系统中的未知非线性动力学函数.首先,研究了切换随机系统中发生执行器故障(包括失效和偏置故障)的控制问题,在任意切换信号下选取共同李雅普诺夫函数分析系统的稳定性,利用It(?)微分方程和反步设计方法,提出了一种基于自适应神经网络有限时间的容错控制策略,证明该闭环系统是依概率半全局实用有限时间稳定的且系统输出追踪效果良好.其次,研究了发生执行器故障且全状态受限的不确定非线性系统,选取受限李雅普诺夫函数分析系统的稳定性,设计了全状态受限的环境下基于神经网络的自适应容错控制策略,使得系统输出的追踪误差渐近收敛到零,且系统状态满足受限条件.最后,通过仿真算例更进一步验证所提出方法的有效性和可行性.
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