非线性扩展结构大系统自适应神经网络跟踪控制

针对一类非线性关联大系统在结构扩展时的跟踪控制问题, 提出一种采用自适应神经网络的控制方法. 该方法要求在不改变原结构系统控制律的前提下设计新加入子系统的控制律和自适应律, 使扩展后所有子系统都具有很好的跟踪性能. 这里主要利用神经网络的逼近功能以及Backstepping 技术来设计自适应律和控制律, 通过Lyapunov 理论证明在该控制器的作用下闭环系统的所有信号均是有界的, 并可使系统准确跟踪. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.