一类非线性系统神经网络鲁棒控制方法

方案。通过系统的已知动态特性设计一个稳定的反馈控制器，利用神经网络逼近非线性因素，从而消除系统不确定性的影响。权重自适应修正规则是基于Lyapunov理论实现，从而能够保证系统的稳定性。

2 不确定非线性系统神经网络控制方案

4 结论

本文提出了一类具有未知的不确定性MIMO非线性系统神经网络直接自适应控制方法。神经网络模拟近似不确定性及未知非线性函数，使用鲁棒控制词来补偿逼近误差。以Lyapunov函数为基础设计，自适应规则保证闭环系统稳定和轨迹误差为零。设计算法确保选择各种参数控制，以保证稳态轨迹误差收敛到零。

参考文献：

[1]Isidori A.Nonlinear Control System.2nd Ed.Berlin， Germany：Springer-Verlag，1989.

[2]Sastry S S，Isidori A.Adaptive control of linearizable systems.IEEE Trans.Automat. Contr.，1989（34）：1123-1131.

[3]杨盐生.不确定系统的鲁棒控制及其应用[M].北京：科学出版社，2004：1-7.

基金项目：本文的研究得到了常州大学怀德学院产学研基金资助（CDHJZ1509003）。

作者简介：涂庆伟（1978-），男，河南郏县人，硕士，讲师，主要从事数学教学和智能控制研究。

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