一类非线性MIMO系统鲁棒自适应神经网络DSC设计

• 作者: 李铁山 杨新宇 王晓飞
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多输入多输出系统 神经网络 动态面控制 Nussbaum增益
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 121-125
• 页数: 5页
• 分类号: TP273.2
• 字数: 4363字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2009.02.001

摘要

为了研究一类多输入多输出强非线性系统的自适应跟踪问题,采用RBF神经网络逼近模型不确定性,外界干扰和建模误差采用非线性阻尼项进行补偿,并将动态面控制与Nussbaum增益技术结合,提出了一种鲁棒自适应神经网络跟踪控制算法.该算法不仅能够解决系统中控制方向完全未知问题和可能存在的控制器奇异值问题,而且能够避免传统后推方法的计算膨胀问题,从而大大降低了控制器的复杂性,使之易于工程实现.同时,该算法保证了闭环系统的稳定性,并具有良好的鲁棒性.仿真结果验证了控制器的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李铁山	上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院	53	818	17.0	27.0
3	王晓飞	上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院	7	61	5.0	7.0
6	杨新宇	大连海事大学航海学院	2	14	2.0	2.0