【摘 要】
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针对一类未知高阶非线性系统,提出了一种基于Backstepping和神经网络的自适应稳定控制方法.利用RBF神经网络逼近未知非线性函数,不需要满足匹配条件,基于Backstepping方法调
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针对一类未知高阶非线性系统,提出了一种基于Backstepping和神经网络的自适应稳定控制方法.利用RBF神经网络逼近未知非线性函数,不需要满足匹配条件,基于Backstepping方法调节网络权值.在控制律中引入非线性衰减项和σ-修正项保证了网络权值的稳定性,阻止了参数漂移.通过Lyapunov直接方法,证明了整个闭环系统的最终一致有界性.该方法扩展了自适应Backstepping和自适应NN控制的应用范围,适于并行计算,仿真结果表明了该算法的有效性.
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