基于CMAC神经网络的一类SISO非线性系统的自适应反馈线性化控制  

CMAC Neural Network- BasedAdaptive Feedback Linearization for SISO Nonlinear Systems

作　　者：张友安 周绍磊 关新平 

出　　处：《燕山大学学报》1999年第2期178-181,共4页Journal of Yanshan University

摘　　要：在已知名义系统的基础上，将ＣＭＡＣ神经网络用于一类状态反馈可线性化的单输入单输出（ＳＩＳＯ）连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化，使系统获得要求的跟踪性能，控制器的结构为自适应反馈线性化控制律加一个鲁棒控制项，在很弱的假设条件下，应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统内的所有信号为ＵＵＢ（均匀最终有界）．本方法特别适合于已知名义系统模型但具有不确定性的一类非线性系统的实时控制。仿真算例进一步证明了本方法的正确与有效。

关 键 词：非线性系统 神经网络 反馈线性化 鲁棒自适应 

分 类 号：TP273.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程]