引用本文:牛玉刚,邹　云,杨成梧.基于神经网络的一类非线性系统自适应跟踪控制(英文)[J].控制理论与应用,2001,18(3):461~464.[点击复制]
NIU Yu-gang,ZOU Yun,YANG Cheng-wu.Neural Network-Based Adaptive Tracking Control for a Class of Nonlinear Systems[J].Control Theory and Technology,2001,18(3):461~464.[点击复制]
基于神经网络的一类非线性系统自适应跟踪控制(英文)
Neural Network-Based Adaptive Tracking Control for a Class of Nonlinear Systems
摘要点击 1224  全文点击 1088  投稿时间：1999-09-28  修订日期：2000-11-13
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DOI编号  
  2001,18(3):461-464
中文关键词  神经网络  非线性系统  输出跟踪  逼近误差  自适应控制
英文关键词  neural networks  nonlinear systems  output tracking  approximate error  adaptive control
基金项目  
作者单位
牛玉刚 南京理工大学 动力学院, 南京 210094 
邹　云 南京理工大学 动力学院, 南京 210094 
杨成梧 南京理工大学 动力学院, 南京 210094 
中文摘要
      提出一种非线性系统的自适应神经跟踪控制方案. 通过利用RBF神经网络对未知非线性系统建模, 并用一个滑模控制项消除网络建模误差和外部干扰的影响, 从而能够保证闭环系统的全局稳定性和输出跟踪误差渐近收敛于零.
英文摘要
      A neural network based adaptive tracking control scheme is proposed for a class of nonlinear systems. Two RBF neural networks are used to approximate the unknown nonlinear system, and a sliding model control term is used to eliminate the effects of the network inherent approximation errors and external disturbance. This control scheme can ensure the global stability of closed loop system and the asymptotical convergence of output tracking error.