基于神经网络的严反馈块非线性系统的鲁棒控制

针对非匹配不确定性的严反馈块非线性系统, 基于神经网络提出一种鲁棒控制方法. 利用L yapunov 稳定性 定理推导出RBF 神经网络的全调节律, 用于处理系统中的非线性参数不确定性, 提高了神经网络的在线逼近能力; 采用神经网络和鲁棒控制方法, 利用已知信息的同时, 对控制系数矩阵未知时的设计问题进行处理, 避免了控制器可 能的奇异问题; 引入非线性跟踪微分器, 解决了Back stepp ing 设计中的“计算膨胀”问题. 运用L yapunov 稳定性定理证明了闭环系统的所有信号均最终一致有界.