三角形式非线性离散系统自适应神经网络控制 (2009年)

针对一类控制输入为三角形式的多输入多输出离散非线性系统，提出了基于反步法的自适应神经网络控制方法。由于该系统的控制输入为非仿射形式，不能采用反馈线性化的方法设计控制系统；因此，首先采用隐函数定理证实了能够使系统输出跟踪期望轨迹的理想控制输入的存在性，并构造了理想的控制输入。利用高阶神经网络估计这些控制输入，提出了基于反步法的自适应神经网络控制方法。证明了所提出的控制方法能够保证闭环系统的所有信号半全局一致最终有界，并通过仿真验证了该方法的有效性。