一类纯反馈非线性系统的简化自适应神经网络动态面控制

针对一类完全非仿射纯反馈非线性系统, 提出一种简化的自适应神经网络动态面控制方法. 基于隐函数定 理和中值定理将未知非仿射输入函数进行分解, 使其含有显式的控制输入; 利用简化的神经网络逼近未知非线性函 数, 对于?? 阶SISO 纯反馈系统, 仅一个参数需要更新; 动态面控制可消除反推设计中由于对虚拟控制反复求导而导 致的复杂性问题. 通过Lyapunov 稳定性定理证明了闭环系统的半全局稳定性, 数值仿真验证了方法的有效性.