【摘 要】
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针对一类不确定大规模系统,研究其全局稳定的分散自适应神经网络反推跟踪控制问题.在假设不匹配的未知关联项满足部分已知的非线性Lipschitz条件下,采用神经网络作为前馈补偿
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针对一类不确定大规模系统,研究其全局稳定的分散自适应神经网络反推跟踪控制问题.在假设不匹配的未知关联项满足部分已知的非线性Lipschitz条件下,采用神经网络作为前馈补偿器,逼近参考信号作为输入的未知关联函数;设计者可根据参考信号的界预先确定神经网络逼近域,同时保证了闭环系统的全局稳定性.仿真实例验证了控制算法的有效性.
For a class of uncertain large-scale systems, the global stability of decentralized self-adaptive neural network backpropagation tracking control problem is studied.Under the assumption that the unmatched unknown association satisfies some known nonlinear Lipschitz conditions, the neural network is used as the feedforward Compensator and approximation reference signal as input unknown function, the designer can pre-determine the approximation domain of neural network according to the reference signal boundary, and ensure the global stability of the closed-loop system. Simulation results show the effectiveness of the control algorithm.
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