一类不确定非线性系统的神经网络鲁棒反推镇定控制

对一类不确定非线性系统，将反推控制和神经网络相结合，研究了其鲁棒渐近镇定控制问题。与通常研究中被控对象仅局限于严格反馈形式相比较，研究对象更具一般性。基于反推控制方法来构造镇定控制器，利用神经网络来逼近控制器构造过程中产生的不确定项，并提出一种新的自适应算法来在线调节神经网络权值。通过一步步适当地选取虚拟控制器的参数和神经网络权值的自适应律，最终得到的控制器使得整个闭环系统是全局渐近稳定的。