一种改进的MIMO时滞系统的自适应神经网络控制
对一类未知函数控制增益的MIMO非线性时变时滞系统，利用Nussbaum函数的性质并结合滑模控制原理，提出了一种改进的自适应神经网络控制方案。选取适当的Lyapunov-Krasovskii泛函补偿未知的时变时滞不确定项。本文放宽了对控制增益的限制，考虑的模型更加一般化。利用Young’s不等式放宽了对时滞不确定项的假设。并且，在每一个子系统中只需调节一个参数，降低了实现的复杂性。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。最后仿真结果表明了本文所提算法的有效性。
自适应控制 神经网络控制 时变时滞系统 滑模控制 Nussbaum函数
朱秋琴 张天平 杨月全
扬州大学信息工程学院自动化专业部,江苏扬州225009
国内会议
北京
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2102-2106
2010-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）