采样非线性系统的动态神经网络稳定自适应控制

摘要

该文研究了一类采样数据非线性系统的动态神经网络稳定自适应控制方法。动态神经网络系统用于逼近整个采样数据非线性系统，系统的控制律由动态神经网络系统的动态逆、自适应补偿项和神经变结构鲁棒控制项组成。神经变结构鲁棒控制用于保证系统的全局稳定性，并加速神经网络系统的逼近速度。该文证明了动态神经网络自适应控制系统的稳定性，并得到了动态神经网络系统的学习算法。仿真研究表明，动态神经网络稳定自适应控制较静态神经网络自适应控制具有较好的性能。