广东工业大学学报2022,Vol.39Issue(5) :127-136.DOI:10.12052/gdutxb.220040

具有时变全状态约束的非线性随机切换系统的自适应神经网络控制

Adaptive Neural Network Control for Nonlinear Stochastic Switched Systems with Time-varying Full State Constraints

李争 刘磊 刘艳军
广东工业大学学报2022,Vol.39Issue(5) :127-136.DOI:10.12052/gdutxb.220040

具有时变全状态约束的非线性随机切换系统的自适应神经网络控制

Adaptive Neural Network Control for Nonlinear Stochastic Switched Systems with Time-varying Full State Constraints

李争 1刘磊 1刘艳军1
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作者信息

  • 1. 辽宁工业大学 理学院,辽宁 锦州 121001
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摘要

基于任意切换规则,以一类非线性不确定随机切换系统为研究对象,提出了一种具有时变全状态约束的自适应神经网络控制方案.在控制研究的过程中,采用神经网络对系统中的不确定项进行逼近处理.为了解决系统的约束问题,采用坐标变换技术,保证系统的所有状态均在约束界内,给出了闭环系统稳定性和收敛性的充分判据.最后的仿真实验表明所提出的控制策略能够达到较好的控制效果.本文所设计的控制策略大大提高了系统工作时的安全性.

关键词

随机切换/坐标变换/约束控制/非线性系统

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基金项目

国家自然科学基金(62173173)

辽宁省"兴辽英才计划"青年拔尖人才资助项目(XLYC1907050)

出版年

2022
广东工业大学学报
广东工业大学

广东工业大学学报

影响因子:0.628
ISSN:1007-7162
参考文献量6
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