一类具有未知参数、未知非线性函数和随机扰动的严反馈随机非线性系统的自适应神经控制
系统与控制
2017-02-08 v1
摘要
本文研究了一类具有未知参数、未知非线性函数和随机扰动的严反馈非线性随机系统的自适应神经控制（ANC）。利用径向基函数神经网络的通用逼近性和反步法，提出了一种带状态反馈的自适应神经网络新控制器。通过构造合适的李雅普诺夫函数，设计了自适应神经网络状态反馈控制器。采用自适应边界设计技术处理未知非线性函数和未知参数。结果表明，闭环系统能够实现概率意义下的全局渐近稳定。仿真结果证明了所提控制策略在存在未知参数、未知非线性函数和随机扰动时的有效性。
引用
@article{arxiv.1702.02072,
title = {Adaptive Neural Control for a Class of Stochastic Nonlinear Systems with Unknown Parameters, Unknown Nonlinear Functions and Stochastic Disturbances},
author = {Chao-Yang Chena and Wei-Hua Gui and Zhi-Hong Guan and Ru-Liang Wang and Shao-Wu Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.02072},
year = {2017}
}
备注
9 pages, 6 figures, Neurocomputing