57、自适应控制与广义在线自构建模糊神经网络技术解析

自适应控制与广义在线自构建模糊神经网络技术解析

1. 自适应控制方法概述

对于一类不确定离散时间非线性系统，采用了反步技术和神经网络的逼近特性，提出了一种自适应控制方法。该方法基于李雅普诺夫稳定性理论获得自适应控制器，能提高闭环系统的鲁棒性。在满足一定条件下，闭环系统中的所有信号是半全局一致最终有界（SGUUB）的，并且跟踪误差可以任意小。

具体有以下不等式关系：
[
\begin{align }
\Delta V_{n}&\leq - \rho_{n}k_{n}^{2}- \omega_{n}g_{n}^{2}- \eta_{n}\hat{W} {n}^{2}- \sigma {n}\hat{\delta} {n}^{2}- \gamma {n}\sigma_{n}\hat{\delta} {n}^{2}- \eta {n}\beta_{n}\hat{\theta} {n}^{2}- \beta {n}\hat{\theta} {n}^{2}- \delta {n}\eta_{n}\hat{\theta} {n}^{2}+ \theta {n}\
\rho_{n}&= \frac{1}{2}-\frac{\gamma_{n}^{2}}{2l_{n}^{2}+2g_{n}^{2}}\
\omega_{n}&= \frac{1}{2}-\frac{B_{n}^{2}}{2B_{n}^{2}+2g_{n}^{2}}\
\theta_{n}&= \frac{(\varepsi