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摘要:
针对具有全状态约束和输入饱和的非线性严格反馈系统,提出了一种自适应神经网络跟踪控制方案。文中利用反步递推和神经网络逼近相结合的方法设计自适应控制器。在设计过程中,首先,利用高斯误差函数构建一种连续可导的非对称饱和模型。其次,通过选取正切型障碍李雅普诺夫函数处理状态约束问题,即确保全状态约束不被违背。对比已有对数型障碍李雅普诺夫函数和积分型障碍李雅普诺夫函数,正切型的障碍李雅普诺夫函数是一种即可以处理具有约束的系统又可以处理没有约束的系统的函数。再次,通过定理证明闭环系统的所有信号是一致最终有界的,误差信号保持在零的小邻域内,并且不违反全状态约束。最后,由仿真结果验证所提方案的有效性和可行性。
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文献信息
篇名 具有输入饱和的严格反馈系统的约束控制
来源期刊 建模与仿真 学科 工学
关键词 自适应控制 全状态约束 障碍李雅普诺夫函数
年,卷(期) jmyfz_2019,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 102-116
页数 15页 分类号 TP2
字数 语种
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐丽 辽宁工业大学理学院 1 0 0.0 0.0
2 贾继阳 辽宁工业大学理学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
自适应控制
全状态约束
障碍李雅普诺夫函数
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
建模与仿真
季刊
2324-8696
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