摘要：针对一类具有非凸输入约束和外界干扰的不确定多输入多输出严格反馈非线性系统,提出一种有限时间自适应神经网络动态面跟踪控制方案.首先,通过引入非凸约束算子,将所设计反馈控制输入转化为与其同方向具有最大幅值的实际输入向量,进而保证实际控制输入始终保持在非凸约束集合内;然后,采用径向基神经网络逼近不确定连续函数向量,以解决控制增益矩阵上下界未知情形下的控制问题,并利用不等式放缩处理未知有界干扰;接着,利用反步法设计有限时间自适应动态面跟踪控制器,保证闭环系统所有信号均为一致最终有界的,实现期望轨迹的有限时间跟踪控制;最后,给出数值仿真算例以表明所提出控制方案的有效性.

摘要：针对不确定严格反馈型非线性系统，提出了一种无反步递推的指定时间预设性能自适应跟踪控制设计方法。该方法通过引入一种新型的指定时间性能函数对跟踪误差边界进行定量设定并将原不确定严格反馈系统转化为一类伪高阶全驱(HOFA)系统，然后结合全驱系统方法进行控制设计，不仅改进了预设性能控制，而且避免了现有结果基于自适应反步法迭代设计的不足，简化了控制器设计过程。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统所有信号一致最终有界，系统输出能跟踪参考信号且跟踪误差能在指定时间收敛到预设精度范围。最后，通过直流电机驱动机械臂的仿真实验，验证了所提理论方法的有效性。