一类非线性系统的神经网络L2鲁棒自适应控制

• 作者: 王耀南 陈维 黄辉先
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: L2增益 非线性系统 反步法 动态面控制方法 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 291-297
• 分类号: TP13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2010.03.006

摘要

对于一类具有三角结构的单输入单输出不确定非线性系统的跟踪控制问题,用反步法和动态面控制方法设计了一种神经网络L2鲁棒自适应控制器.控制器设计中没有直接解HJI(Hamilton-Jacobi-Isaac)不等式,而是合理地选择了L2增益性能指标,将被控系统各个状态变量的跟踪误差和神经网络各权值的跟踪误差看作整个控制系统的各个状态变量,并用李亚普诺夫定理和HJI不等式证明了使用提出的摔制器后,这些状态变量具有小于等于事先规定的正实数y的L2增益,并且当所考虑的干扰向量为零向量时,提出的控制器在原点大范围渐近稳定.仿真研究结果表明所提出的控制器具有很好的跟踪性能和很强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄辉先	湘潭大学信息工程学院	132	921	17.0	23.0
2	王耀南	湖南大学电气与信息工程学院	624	12897	53.0	86.0
3	陈维	湘潭大学信息工程学院	13	61	4.0	7.0