Neural adaptive control for uncertain nonlinear system with input saturation: State transformation based output feedback
Neural adaptive control for uncertain nonlinear system with input saturation: State transformation based output feedback
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输入饱和的不确定非线性系统的神经自适应控制：基于状态变换的输出反馈
DOI：
10.1016/j.neucom.2015.02.012
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发表时间：
2015-07
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Lei Chen
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shigen Gao;Hairong Dong;Bin Ning;Lei Chen
针对一类存在执行器饱和的非线性系统，提出了一种神经自适应控制方法。反推技术被广泛应用于非线性系统的控制。通过引入替代状态变量和实现状态变换，系统可以被表示为规范系统的输出反馈，从而确保控制器的设计不需要反推方法。为了减小执行器饱和的影响，构造了一个有效的辅助系统，以防止闭环系统的稳定性被破坏。将径向基函数(RBF)神经网络用于未知动态的在线学习。在所实现的正则系统的输出反馈情况下，采用了高阶滑模观测器。在输入饱和的情况下，通过显式地选择适当的设计参数，最终跟踪误差和暂态跟踪误差可以调节到任意小。仿真结果验证了所提方案的有效性。
This paper presents neural adaptive control methods for a class of nonlinear systems in the presence of actuator saturation. Backstepping technique is widely used for the control of nonlinear systems. By introducing alternative state variables and implementing state transformation, the system can be reformulated as output feedback of a canonical system, which ensures that the controllers can be developed without backstepping methodology. To reduce the influence caused by actuator saturation, an effective auxiliary system is constructed to prevent the stability of closed loop system from being destroyed. Radial basis function (RBF) neural networks (NNs) are used in the online learning of the unknown dynamics. High-order sliding mode (HOSM) observer is used in the output feedback case of the achieved canonical system. Ultimate and transient tracking errors can be adjusted arbitrarily small by choosing proper design parameters in an explicit way with input saturation in effect. Simulation results are presented to verify the effectiveness of proposed schemes.
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不确定MIMO纯反馈非线性系统的基于观测器的自适应模糊反步输出反馈控制
影响因子：
11.9
作者：
Tong, Shaocheng;Li, Yongming;Shi, Peng
通讯作者：
Shi, Peng
DOI：
10.1155/2014/489364
发表时间：
2014-01
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Q. Khan;A. I. Bhatti;A. Ferrara
通讯作者：
Q. Khan;A. I. Bhatti;A. Ferrara
影响因子：
--
作者：
Jang-Hyun Park;Seong-Hwan Kim;C. Moon
通讯作者：
Jang-Hyun Park;Seong-Hwan Kim;C. Moon
DOI：
--
发表时间：
2006
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
通讯作者：
--
DOI：
10.1109/acc.2003.1239073
发表时间：
2003-06
期刊：
Proceedings of the 2003 American Control Conference, 2003.
影响因子：
--
作者：
M. Polycarpou;J. Farrell;Manu Sharma
通讯作者：
M. Polycarpou;J. Farrell;Manu Sharma