【摘 要】
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针对具有输入饱和及输出约束的非线性纯反馈系统,提出了有限时间自适应神经跟踪控制方法。利用有限时间控制理论、Barrier Lyapunov函数以及径向基函数(RBF)神经网络设计出新颖的虚拟和实际输入信号,解决了具有输入饱和及输出约束的非线性纯反馈系统的有限时间控制问题,同时,确保系统在满足输入饱和及输出约束的条件下,系统的输出在有限时间内跟踪上参考信号,并且系统的跟踪误差在有限时间内被限制在原点的小邻域内。最后,仿真实验阐明了所设计控制器的有效性。
【基金项目】
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国家自然科学基金(61663032),航空科学基金(2016ZC56003),南昌航空大学研究生创新专项基金(YC2019026)。
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针对具有输入饱和及输出约束的非线性纯反馈系统,提出了有限时间自适应神经跟踪控制方法。利用有限时间控制理论、Barrier Lyapunov函数以及径向基函数(RBF)神经网络设计出新颖的虚拟和实际输入信号,解决了具有输入饱和及输出约束的非线性纯反馈系统的有限时间控制问题,同时,确保系统在满足输入饱和及输出约束的条件下,系统的输出在有限时间内跟踪上参考信号,并且系统的跟踪误差在有限时间内被限制在原点的小邻域内。最后,仿真实验阐明了所设计控制器的有效性。
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