【摘 要】
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本文考虑了自适应有限时间理论下非线性切换系统的稳定问题.首先,神经网络的逼近理论作为一种有效逼近工具,在本文利用它对结构未知的非线性系统进行逼近.其次,为了实现对复杂系统的控制,在本文构造适当的Lyapunov函数,并结合反步技术实现控制目标.本文的主要贡献包含以下两个方面:1、基于神经网络的时变执行器故障下非线性切换系统的自适应有限时间控制该部分内容分布在论文的第三章.主要研究了一类具有时变执行
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本文考虑了自适应有限时间理论下非线性切换系统的稳定问题.首先,神经网络的逼近理论作为一种有效逼近工具,在本文利用它对结构未知的非线性系统进行逼近.其次,为了实现对复杂系统的控制,在本文构造适当的Lyapunov函数,并结合反步技术实现控制目标.本文的主要贡献包含以下两个方面:1、基于神经网络的时变执行器故障下非线性切换系统的自适应有限时间控制该部分内容分布在论文的第三章.主要研究了一类具有时变执行器故障的非线性切换系统的稳定问题.在这一部分,对于未知的非线性项,通过引入径向基函数神经网络进行逼近.与以往设计的执行器故障相比,本文设计的执行器故障是时变的,即系统不是基于健康的致动.然后通过反步技术设计非线性切换系统的自适应控制器,保证系统的半全局实际有限时间稳定性.2、具有全时变状态约束的非线性切换系统的自适应有限时间跟踪控制该部分内容分布在论文的第四章.主要研究了具有全时变状态约束的非线性切换系统的问题.首先通过引入非对称时变障碍Lyapunov函数,确保系统时变状态不违反约束区域.然后利用有限时间稳定理论和自适应反步技术,设计自适应跟踪控制器,保证系统的稳定性能.
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