【摘 要】
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近些年来,由于非线性系统可以用来描述许多实际应用,非线性系统的控制问题得到了广泛的关注。而切换非线性系统作为一类典型的混杂系统,基于其多模态的特性,可以更加准确有效的建模实际系统。此外,大多数工程系统中存在不确定性,而神经网络具有良好的逼近效果,是解决不确定非线性系统控制问题的重要途径之一。基于逼近的自适应Backstepping技术已成为控制科学与工程领域中研究非线性系统的有力工具。因此,本文通
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近些年来,由于非线性系统可以用来描述许多实际应用,非线性系统的控制问题得到了广泛的关注。而切换非线性系统作为一类典型的混杂系统,基于其多模态的特性,可以更加准确有效的建模实际系统。此外,大多数工程系统中存在不确定性,而神经网络具有良好的逼近效果,是解决不确定非线性系统控制问题的重要途径之一。基于逼近的自适应Backstepping技术已成为控制科学与工程领域中研究非线性系统的有力工具。因此,本文通过结合基于逼近的自适应Backstepping技术和Lyapunov稳定性理论,设计出了自适应神经网络控制器用来处理具有非严格反馈结构的不确定切换非线性系统的状态反馈和输出反馈控制问题。主要工作如下:（1）研究了一类具有未知迟滞输入和死区输出的不确定单输入单输出（SISO）非严格反馈切换非线性系统的自适应神经网络状态反馈控制问题。引入Nussbaum函数来处理死区输出中的未知控制方向问题,将变量分离技术与共同Lyapunov函数方法相结合,设计出了一种自适应状态反馈追踪控制器。仿真实例表明,设计的状态反馈控制器可以保证系统的全部信号保持有界,并且追踪误差收敛到原点的一个小邻域内。（2）研究了一类具有未知死区输入和输出受限的多输入多输出（MIMO）非严格反馈切换非线性系统的输出反馈控制问题。首先,依据神经网络的逼近性能设计出切换观测器来估计每个切换子系统中不可测量的状态,同时引入一个自适应参数来处理非严格反馈结构。然后,在Backstepping框架中构造多Lyapunov函数,并且利用动态面控制（DSC）技术降低了计算量。最后利用平均驻留时间（ADT）方法分析了系统的稳定性,并且通过仿真结果证明了控制方案的可行性。
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