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Adaptive integral dynamic surface control based on fully tuned radial basis function neural network

Journal of Systems Engineering and Electronics 2010年第6期21卷 1072-1078页

作者： Li Zhou Shumin Fei Changsheng Jiang Key Laboratory of Measurement and control of CES of Ministry of Education Southeast University Nanjing 210096 R R. China School of Automation Southeast University Nanjing 210096 R R. China College of Automation Engineering Nanjing University of Aeronautics and Astronautics Nanjing 210016 R R. China

An adaptive integral dynamic surface control approach based on fully tuned radial basis function neural network （FTRBFNN） is presented for a general class of strict-feedback nonlinear systems,which may possess a wide class of uncertainties that are not linearly parameterized and do not have any prior knowledge of the bounding *** is employed to approximate the uncertainty online,and a systematic framework for adaptive controller design is given by dynamic surface control. The control algorithm has two outstanding features,namely,the neural network regulates the weights,width and center of Gaussian function simultaneously,which ensures the control system has perfect ability of restraining different unknown uncertainties and the integral term of tracking error introduced in the control law can eliminate the static error of the closed loop system effectively. As a result,high control precision can be *** signals in the closed loop system can be guaranteed bounded by Lyapunov ***,simulation results demonstrate the validity of the control approach.

关键词： adaptive control integral dynamic surface control fully tuned radial basis function neural network.

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