不确定非线性系统的神经网络智能重构控制

针对一类不确定非线性动态系统,提出了一种基于神经网络动态补偿的鲁棒模型跟随重构控制策略.该方法吸取了线性模型跟随方法的基本思想,通过引入神经网络在线补偿控制器,以克服系统由故障引起的未建模非线性动态的影响,从而提高模型跟随重构控制的动态性能和稳态精度;并且当系统存在模型不确定性时,其输出仍能精确地跟踪理想模型的输出.文中还给出了特定假设条件下闭环重构控制系统稳定性的严格证明.理论分析和仿真研究表明,所提的方法是有效的并可保证闭环系统具有良好的重构性能.