基于神经网络的一类非线性系统自适应滑模控制

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针对可以分解为标称系统和不确定系统两部分的SISO非线性系统,提出了一种基于神经网络的自适应滑模控制方案.控制器由标称控制律和补偿控制律组成,标称控制律用来控制标称系统,补偿控制律是基于Lyapunov稳定性理论设计的自适应神经滑模控制律,用来控制不确定系统,而神经网络用来逼近系统的不确定性.理论分析和计算机仿真都证明,本文提出的控制策略不但能解决这类系统的轨迹跟踪控制问题,而且可以保证闭环系统的渐近稳定性.
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