具有未建模动态的自适应神经网络动态面控制

对一类具有未建模动态的严格反馈非线性系统,提出一种自适应神经网络动态面控制方案.该方案将动态面控制方法扩展到具有未建模动态的严格反馈非线性系统的控制器设计中,拓展了动态面控制方法的应用范围.利用动态面控制方法引入的紧集来处理未建模动态对于系统的影响.利用Young's不等式,提出两种自适应参数调节方案.与现有研究结果相比,有效地减少了可调参数的数目,放宽了动态不确定性的假设,无需虚拟控制增益系数导数的信息.通过理论分析,证明了闭环控制系统是半全局一致终结有界的,且跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内.

基于积分型Lyapunov函数的随机非线性系统的自适应控制

针对一类带有未知虚拟控制增益的随机严格反馈非线性系统,基于后推设计,引入积分型Lyapunov函数,并利用神经网络的逼近能力,提出了一种自适应神经网络控制方案.与现有研究结果相比,放宽了对控制系统的要求,取消了对于未知函数的限制条件.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的所有误差信号依概率有界.仿真结果验证了所给控制方案的有效性.