基于神经网络的鲁棒自适应滑模迭代学习控制

• 作者: 李俊民 杨小军
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性自适应控制 迭代学习控制 滑模控制 神经网络 鲁棒控制
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 页码范围: 382-386
• 页数: 5页
• 分类号: TP13
• 字数: 4097字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2002.03.023

摘要

对一类不确定非线性系统,包括不确定性机器人,提出一种自适应鲁棒迭代学习控制方案.学习控制用于学习周期性的系统不确定性,自适应滑模控制用于抑制非周期性系统不确定性,并且利用RBF神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界,对不确定性系统动态和有界输入扰动具有鲁棒性.通过Lyapunov直接方法,确保了对每次迭代闭环系统是一致有界的,并且沿着迭代次数的增加,跟踪误差渐近收敛于零.仿真结果表明了该方案的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李俊民	西安电子科技大学理学院	116	764	14.0	20.0
2	杨小军	西安电子科技大学理学院	5	272	3.0	5.0