典型文献
一类MIMO非线性系统的自适应神经网络鲁棒跟踪控制
文献摘要：
针对一类具有不确定性和外部干扰的非线性MIMO系统,提出一种基于神经网络的鲁棒二次镇定反馈混合控制方案.该混合方案将神经网络与自适应鲁棒补偿器相结合,实现了滑模控制和H∞最优控制.采用神经网络逼近不确定非线性系统中未知的理想反馈控制律,设计滑模控制器以消除神经网络的重构误差和逼近误差,并采用H∞鲁棒控制器实现给定的跟踪性能.采用二次镇定方法有效降低传统鲁棒控制方法的保守性.理论证明了闭环系统内所有信号是有界的,采用所提出的智能混合控制器保证了给定的H∞性能.仿真结果表明,与其他类似方案相比,所提出的智能鲁棒二次镇定反馈混合控制器具有更好的性能.
文献关键词：
神经网络;滑模控制;H∞性能;二次镇定;非线性系统
中图分类号：
作者姓名：
刘德玉;邹坤霖;贺力克
作者机构：
湖南工业职业技术学院 湖南 长沙 410208;湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程实训室 湖南 长沙 410082
文献出处：
引用格式：
[1]刘德玉;邹坤霖;贺力克-.一类MIMO非线性系统的自适应神经网络鲁棒跟踪控制)[J].计算机应用与软件,2022(11):66-72
A类：
二次镇定
B类：
MIMO,自适应神经网络,跟踪控制,外部干扰,控制方案,自适应鲁棒,补偿器,最优控制,逼近,不确定非线性系统,反馈控制,控制律,滑模控制器,重构误差,鲁棒控制器,跟踪性能,保守性,闭环系统,有界,混合控制器
AB值：
0.252275
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