基于神经网络的非线性系统的间接自适应控制  

Indirect Adaptive Neural Networks Control for a Class of Nonlinear Systems

作　　者：杨月全[1] 张天平[1] 

机构地区：[1]扬州大学工学院计算机科学与工程系,江苏扬州225009

出　　处：《系统工程与电子技术》2002年第10期50-52,59,共4页Systems Engineering and Electronics

基　　金：国家自然科学基金 (60 0 740 13 ) ;江苏省教育厅高校科研基金 (0 0KJB5 10 0 0 6) ;扬州大学工学院科研基金资助课题

摘　　要：针对一类不确定非线性动态系统 ,利用多层神经网络系统MNNs的逼近能力 ,提出了一种间接鲁棒自适应神经网络控制器的设计方案。该方案不仅能够保证闭环系统的所有信号有界 ,而且理论分析证明了闭环系统的跟踪误差渐近收敛到零。仿真试验表明本控制算法是有效的。Based on sliding mode control theory and approximation capability of multi layer neural networks(MNNs), a design scheme of a indirect robust adaptive controller for a class of nonlinear systems is proposed in this paper. The scheme guarantees the global stability of the closed loop system while the closed loop system tracking error converges to zero.

关 键 词：神经网络 非线性系统 间接自适应控制 滑模控制 

分 类 号：O231[理学—运筹学与控制论] TP13[理学—数学]