基于RBF神经网络的块控制器设计

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针对一类非匹配不确定性的线性系统,基于块控原理,提出了一种结合块控制、神经网络控制和backstepping控制技术的设计方法。利用反演设计方法来处理系统中的非匹配不确定性,利用神经网络来估计系统中的不确定性,再利用鲁棒控制方法来改善系统的性能,利用Lyapunov稳定性定理证明了系统的渐近稳定性。最后,给出的仿真实例证明了所提出的方法的正确性和有效性。 Aiming at a class of linear systems with non-matching uncertainties, a block-control, neural network control and backstepping control design method is proposed based on the block-control principle. The inversion method is used to deal with the unmatched uncertainty in the system, the neural network is used to estimate the uncertainty in the system, and the robust control method is used to improve the performance of the system. The Lyapunov stability theorem is used to prove that the system is gradual Near stability. Finally, the simulation examples are given to prove the correctness and effectiveness of the proposed method.
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