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Adaptive Neural Network Dynamic Surface Control for Perturbed nonlinear time-delay systems

International Journal of Automation and computing 2012年第2期9卷 135-141页

作者： Geng Ji School of Mathematics and Information Engineering Taizhou University Linhai 317000 PRC

This paper proposes an adaptive neural network control method for a class of perturbed strict-feedback nonlinear systems with unknown time delays. Radial basis function neural networks are used to approximate unknown intermediate control signals. By constructing appropriate Lyapunov-Krasovskii functionals, the unknown time delay terms have been compensated. Dynamic surface control technique is used to overcome the problem of ＂explosion of complexity＂ in backstepping design procedure. In addition, the semiglobal uniform ultimate boundedness of all the signals in the closed-loop system is proved. A main advantage of the proposed controller is that both problems of ＂curse of dimensionality＂ and ＂explosion of complexity＂ are avoided simultaneously. Finally, simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the approach.

关键词： Adaptive control dynamic surface control neural network nonlinear time delay system stability analysis.

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