【摘 要】
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针对含有高阶不确定扰动项且不可参数线性化的一类非线性系统,采用反步递推方法设计基于多层神经网络的自适应控制器.多层神经网络可较好地逼近非线性系统,其权值能在系统先
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针对含有高阶不确定扰动项且不可参数线性化的一类非线性系统,采用反步递推方法设计基于多层神经网络的自适应控制器.多层神经网络可较好地逼近非线性系统,其权值能在系统先验知识不多的情况下在线调整.给出了神经网络Lyapunov意义下稳定的在线自适应律.在设计控制器的过程中,采用类加权形式Lyapunov函数,使得控制器能有效处理自适应控制奇异性问题.仿真结果表明,该控制器对系统参数的不确定性和有界干扰具有一定的鲁棒性,并能保证闭环系统全局稳定.
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