一种非线性连续系统的权重更新方法

摘要

本发明提出了一种新颖的基于神经网络的使用事件触发状态反馈控制的非线性连续系统的权重更新方法，并保证了系统的稳定性和避免了Zeno效应。反馈控制器是在事件触发机制下，采用神经网络来逼近的。由于控制输入为非线性控制输入，因此比传统线性控制输入应用范围更广。触发机制为利用系统输出值与控制器输出值之差来判断是否满足触发条件。由于采用了事件触发机制，所以与传统控制方法相比，降低了系统的能耗，也节约了资源。