增长率有界的非线性系统的多模型自适应控制方法及系统

摘要

本发明涉及一种增长率有界的非线性系统的多模型自适应控制方法及系统，通过至少一个线性模型和至少一个基于神经网络的非线性模型对系统进行辨识，两个模型分别对应一个线性自适应控制器和一个基于神经网络的非线性自适应控制器；基于性能指标的切换单元在每个采样时刻切换到最优控制器来实现控制。与传统的非线性多模型自适应控制方法相比，本发明将非线性系统的非线性项的界限放宽到增长率有界，可以有效的扩大多模型自适应控制器的适应性。