基于动态结构自适应神经网络的不确定时滞系统跟踪控制  

Tracking control for uncertain time-delay systems based on dynamic structure adaptive neural network

作　　者：张敏[1] 胡寿松[1] 

机构地区：[1]南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016

出　　处：《控制理论与应用》2008年第5期970-972,共3页Control Theory & Applications

基　　金：国家自然科学基金重点资助项目(60234010);航空科学基金资助项目(05E52031).

摘　　要：针对一类不确定时滞非线性系统,提出一种自适应跟踪控制器.首先采用Lyapunov-Krasovskii函数设计时滞补偿器,并构造其中的参数调节规律.再针对建模误差及不确定非线性,引入动态结构自适应神经网络,其隐层神经元个数可以随着跟踪误差的增大而在线增加,以提高逼近精度.最后,用仿真示例表明本文所提方法是有效的.For nonlinear systems with uncertain time delays, an adaptive tracking controller is presented. We use the Lyapunov-Krasovski function to design the time-delay compensator and construct its coefficient updating rules. A dynamic structure adaptive neural network is adopted to eliminate the unknown nonlinearities and modeling error. The simulation shows that the presented method is effective.

关 键 词：跟踪控制 不确定时滞 自适应神经网络 动态结构神经网络 

分 类 号：TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]