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Robust adaptive nonlinear control using single hidden layer neural networks

机译:使用单隐藏层神经网络的鲁棒自适应非线性控制

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摘要

We develop an adaptive dynamic inverting controller with guaranteed closed loop stability for partially or completely unknown nonlinear non-affine dynamic systems. We assume full state feedback and no zero dynamics. A single hidden layer neural network is used to approximate the inverse map, and a stable adaptive scheme is used to update online the neural network weights. Stability is guaranteed by introducing a robust adaptive bound. The performance of the adaptive scheme is demonstrated in a tracking task controller design and simulation for the nonlinear Van der Pol oscillator.
机译:我们为部分或完全未知的非线性非仿射动态系统开发了一种具有保证的闭环稳定性的自适应动态逆变器。我们假设完全状态反馈并且没有零动态。使用单个隐藏层神经网络近似逆映射,并使用稳定的自适应方案在线更新神经网络权重。通过引入鲁棒的自适应边界来保证稳定性。自适应方案的性能在非线性Van der Pol振荡器的跟踪任务控制器设计和仿真中得到了证明。

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