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【2h】

Neural NetworkL1 Adaptive Control of MIMO Systems with Nonlinear Uncertainty

機譯：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大號1具有非線性不確定性的MIMO系統(tǒng)的自適應(yīng)控制

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摘要

An indirect adaptive controller is developed for a class of multiple-input multiple-output (MIMO) nonlinear systems with unknown uncertainties. This control system is comprised of an L 1 adaptive controller and an auxiliary neural network (NN) compensation controller. The L 1 adaptive controller has guaranteed transient response in addition to stable tracking. In this architecture, a low-pass filter is adopted to guarantee fast adaptive rate without generating high-frequency oscillations in control signals. The auxiliary compensation controller is designed to approximate the unknown nonlinear functions by MIMO RBF neural networks to suppress the influence of uncertainties. NN weights are tuned on-line with no prior training and the project operator ensures the weights bounded. The global stability of the closed-system is derived based on the Lyapunov function. Numerical simulations of an MIMO system coupled with nonlinear uncertainties are used to illustrate the practical potential of our theoretical results.
機譯：針對一類不確定性未知的多輸入多輸出（MIMO）非線性系統(tǒng)，開發(fā)了一種間接自適應(yīng)控制器。該控制系統(tǒng)由L 1自適應(yīng)控制器和輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）補償控制器組成。 L 1自適應(yīng)控制器除了具有穩(wěn)定的跟蹤功能外，還保證了瞬態(tài)響應(yīng)。在該架構(gòu)中，采用低通濾波器來保證快速的自適應(yīng)速率，而不會在控制信號中產(chǎn)生高頻振蕩。輔助補償控制器設(shè)計為通過MIMO RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似未知的非線性函數(shù)，以抑制不確定性的影響。 NN權(quán)重無需事先培訓即可進行在線調(diào)整，并且項目運營商可以確保權(quán)重有界。封閉系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性是基于Lyapunov函數(shù)得出的。帶有非線性不確定性的MIMO系統(tǒng)的數(shù)值模擬用于說明我們理論結(jié)果的實際潛力。

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