基于神经网络的自适应有限时间命令滤波反步控制方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的自适应有限时间命令滤波反步控制方法。该方法包括构建有限时间命令滤波器、基于神经网络逼近的自适应更新律、有限时间误差补偿机制和针对输入饱和的动态辅助系统等步骤。本发明方法不仅避免了传统反步法存在的计算复杂性问题，还进一步消除了滤波过程中产生的误差。此外，为了进一步提高系统的鲁棒性，本发明方法采用神经网络逼近技术对系统中的不确定动态模型进行逼近。另外，考虑到实际应用过程中执行器遇到的输入饱和问题，本发明设计了动态辅助系统补偿输入饱和，使该发明更适合实际应用，最终保证了关节位置跟踪误差在有限时间内收敛到足够小的原点邻域。