本文提出了一种具有输入时滞的非线性纯反馈系统的自适应神经控制设计。 引入了新的状态变量和相应的变换,从而可以将纯反馈系统的状态反馈控制视为规范系统的输出反馈控制。 提出了一种结合有高阶神经网络(HONN)观测器的自适应预测器,以获得未来的系统状态预测,将其用于控制​​设计中以规避输入延迟和非线性。 所提出的预测器,观测器和控制器都是在线实现的,无需进行迭代的预测计算,并且可以保证闭环系统的稳定性。 避免了用于纯反馈系统的常规反推设计和分析,这使得所开发的方案在其合成和应用中更加简单。 提供了有关控制实现和参数设计的实用指南。 包括在连续搅拌釜React器(CSTR)上的仿真和在三槽液位过程控制系统上的实际实验,以验证其可靠性和有效性。 ? 2011爱思唯尔有限公司