神经网络广义Backstepping预测控制  

Neural Networks Predictive Control via Generalized Backstepping

作　　者：王彦全[1] 赵衍辉[2] 杨晓翠[2] 王海洋[1,3] 王江[3] 魏熙乐[3] 

机构地区：[1]白城师范学院机械电子工程系,吉林白城137000 [2]白城师范学院物理系,吉林白城137000 [3]天津大学电气与自动化工程学院,天津300072

出　　处：《吉林大学学报（理学版）》2010年第5期828-834,共7页Journal of Jilin University:Science Edition

基　　金：国家自然科学基金重大项目基金(批准号:50537030);国家自然科学基金(批准号:30672716);国家自然科学基金青年基金(批准号:50707020;50907044;60901035);中国博士后科学基金(批准号:20070410756;200801212;20080430731;20080430090;200902275)

摘　　要：提出一种广义Backstepping控制算法和基于广义Backstepping的径向基传输函数(RBF)神经网络控制策略,分析了闭环系统的Lyapunov稳定性和系统跟踪误差的一致有界性.并通过仿真实验验证了所提控制方法的正确性和有效性。The authors proposed a generalized Backstepping control algorithm and RBF neural networks predictive control strategy,and analyzed the Lyapunov sense stability and errors of the uniformly ultimately bounded（UUB） system.The validity and effectiveness of this proposed control method were verified via simulations experiment.

关 键 词：广义Backstepping RBF神经网络 预测控制 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]