基于迟滞算子的非平滑三明治系统自适应控制

针对一类具有非平滑的迟滞三明治系统,提出一种基于神经网络的自适应控制方法.首先利用神经网络做出了前端动态模块的逆系统实现前端动态模块的近似补偿,这样将迟滞三明治系统转化成一般的迟滞非线性系统.然后提出一个迟滞算子将迟滞的多映射转化成一一映射,基于这个迟滞算子设计了神经网络自适应控制器,通过Lyapunov方法证明了系统的稳定性并推导出神经网络的权值自适应调整律和控制律.最后通过仿真验证了该方案的有效性.