控制与决策

作者：吴健,孙永波,赵前进

单位：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,,安徽理工大学 数学与大数据学院,安徽 淮南 232001,

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

基金：国家自然科学基金项目(61603003)；安徽省高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(gxbjZD21).

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.

来源：2022年第4期

《控制与决策》期刊编辑部

查看控制与决策杂志2022年第4期