摘要：研究了一类非匹配不确定高阶非线性系统的跟踪控制问题。基于自适应增加幂次积分递推设计方法,利用基神经网络的逼近特性,提出了一种自适应神经网络增加幂次积分动态面设计方法。在每个子系统中,采用双极Sigmoid函数设计期望虚拟控制律,保证了其可导性;引入一阶滤波器,避免了对期望虚拟控制律的微分。仿真实例表明,所提控制方法能够保证闭环高阶非线性系统的状态量和跟踪误差半全局一致终结有界。

摘要：针对一类含不可控不稳定线性化的高阶非线性系统的跟踪控制问题,给出了一种连续状态反馈动态面控制器设计方案。基于增加幂次积分方法,利用状态参考的思想,设计了可导的期望虚拟控制律。利用动态面技术,让期望虚拟控制律的函数通过一阶低通滤波器,避免了对期望虚拟控制律的函数进行微分。所提连续状态反馈动态面控制器能够保证跟踪误差半全局一致终结有界。数值仿真算例结果验证了所提控制方案的有效性。

摘要：针对一类具有未知时变时滞的不确定高阶非线性系统,基于增加幂次积分方法,提出了一种非光滑状态反馈自适应神经网络动态面控制设计方案。通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函处理了未知时变时滞不确定项;通过利用神经网络权值范数的适当形式幂次函数,将神经网络用于对在单步递推中所构造的未知函数进行建模;采用动态面技术,解决了"微分爆炸"问题。所提控制方案能够保证闭环控制系统的状态量和跟踪误差半全局一致终结有界。最后,仿真算例结果表明了该方案的有效性。

摘要：针对一类高次随机非线性系统的输出跟踪控制问题,基于增加幂次积分方法,给出了一种自适应光滑状态反馈动态面控制器设计方法。利用Sigmoid函数设计参数自适应律,保证了其导数的连续性;采用动态面技术,引入低通滤波器,避免了增加幂次积分方法中的"微分爆炸"现象;通过构造适当形式的控制Lyapunov函数进行稳定性分析,证明了系统输出能被依概率地调节至参考信号的邻域范围。数值仿真例子的结果表明了该控制器有效。