不确定非线性系统的直接自适应神经网络控制  

Direct adaptive neural network control for uncertain nonlinear system with disturbance

作　　者：李春华[1] 李欣[1] 罗琦[1] 

机构地区：[1]南京信息工程大学信息与控制学院,南京210044

出　　处：《计算机工程与应用》2008年第6期124-126,230,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of Chinaunder Grant No.60574042);南京信息工程大学基金(No.QD56)。

摘　　要：为解决一类带干扰的不确定非线性系统中存在的两类未知项——未知函数和外界干扰,采用了直接自适应神经网络控制方法设计控制器。控制器设计中利用径向基函数神经网络良好的逼近性来近似未知函数,利用非线性衰减项来抑制干扰。所用方法结构简单、算法简洁,在一定条件下稳定性和收敛性能定性地得到保证。最后,仿真结果证明了该方法是正确的。In this paper,a direct adaptive neural network controller is proposed arming at the unknown functions and uncertain disturbance of a class of nonlinear systems.The Radial Basis Function （RBF） neural network is used as approximation model for the unknown funetions due to their nicer approximation capabilities,and nonlinear damping terms is used to counteract the disturbances.The proposed method＇s advantages are simple structure,brief algorithm,nicer stability arid convergence with conditions, Simulation results are presented to verify the effectiveness of the approach.

关 键 词：自适应神经网络 干扰抑制 不确定非线性系统 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]