【摘 要】
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针对一类不确定性非线性系统,基于神经网络的万能逼近性能,提出了一种带有监督控制的神经网络自适应跟踪控制设计算法。该算法利用RBF神经网络来逼近非线性系统的未知不确定
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针对一类不确定性非线性系统,基于神经网络的万能逼近性能,提出了一种带有监督控制的神经网络自适应跟踪控制设计算法。该算法利用RBF神经网络来逼近非线性系统的未知不确定函数,并通过监督控制器来保证系统的状态有界。在控制器的设计过程中,根据李雅普诺夫稳定性原理,确定了RBF神经网络的权值自适应律,并通过理论分析,证明了系统的状态跟踪误差收敛于零。最后通过仿真算例,验证该算法能有效地跟踪给定的期望轨迹,并与无监督控制的神经网络控制器相对比,证明了带有监督控制的神经网络控制器具有更好的控制效果。
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