典型文献
基于神经网络的周期扰动非线性系统自适应渐近跟踪控制
文献摘要：
针对一类具有周期扰动和输入时滞的不确定非线性系统,提出一种基于神经网络的自适应动态面控制方案.将径向基函数神经网络和傅里叶级数展开结合,构造一种混合函数逼近器来逼近系统中未知的周期扰动函数.通过引入一个积分项解决输入时滞问题,同时采用带有非线性滤波器的动态面控制方法,避免自适应反推控制方法中普遍存在的复杂性爆炸问题.所提出的神经网络控制方案能够确保闭环系统中所有信号是半全局有界的,并且系统输出能渐近地跟踪给定的参考信号.两个仿真结果验证了所提出的控制方案是有效的.
文献关键词：
不确定非线性系统;傅里叶级数展开;神经网络;动态面控制;周期扰动;输入时滞
中图分类号：
作者姓名：
吴健;孙永波;赵前进
作者机构：
安庆师范大学计算机与信息学院,安徽安庆246013;安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001;安徽理工大学数学与大数据学院,安徽淮南232001
文献出处：
引用格式：
[1]吴健;孙永波;赵前进-.基于神经网络的周期扰动非线性系统自适应渐近跟踪控制)[J].控制与决策,2022(04):922-932
A类：
B类：
周期扰动,渐近跟踪,跟踪控制,输入时滞,不确定非线性系统,自适应动态面控制,控制方案,径向基函数神经网络,傅里叶级数展开,开结,函数逼近,分项,非线性滤波器,自适应反推控制,复杂性爆炸,神经网络控制,闭环系统,有界,近地,参考信号
AB值：
0.258613
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