【摘 要】
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实际系统的动力学模型大多是非线性的,且不可避免的受到系统不确定性以及外部干扰的影响,很难建立精确的系统模型,此外,系统的不确定性对整个系统的控制性能和闭环稳定性有着显著影响.自适应控制能够辨识系统模型参数并进行在线调节,对于不确定性系统具有良好的控制作用.另一方面,神经网络能在逼近域内对任何未知非线性函数进行任意精度的逼近,是一种很有前途的未知不确定性建模工具.近几年,基于逼近的不确定性非线性系统
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实际系统的动力学模型大多是非线性的,且不可避免的受到系统不确定性以及外部干扰的影响,很难建立精确的系统模型,此外,系统的不确定性对整个系统的控制性能和闭环稳定性有着显著影响.自适应控制能够辨识系统模型参数并进行在线调节,对于不确定性系统具有良好的控制作用.另一方面,神经网络能在逼近域内对任何未知非线性函数进行任意精度的逼近,是一种很有前途的未知不确定性建模工具.近几年,基于逼近的不确定性非线性系统自适应控制方法得到了广泛的研究,并且取得了很多有价值的研究成果,但是仍然存在很多问题亟待进一步的研究和解决.基于此,本文针对不确定输出反馈系统,研究了其全局稳定的自适应神经网络控制问题,主要内容如下:1.不确定输出反馈系统的全局稳定自适应神经网络跟踪控制研究了一类具有未知界扰动的不确定输出反馈系统的全局稳定自适应神经网络跟踪控制问题.与现有的用于不确定输出反馈系统的自适应神经网络控制方法进行了比较,其差异如下:所设计的实际控制器由在近似域内工作的神经网络控制器和在近似域外工作的鲁棒控制器组成,此外,设计了一种新的平滑开关函数来实现两者之间的平滑切换,以保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的（GUUB）.利用李雅普诺夫分析方法,严格证明了整个闭环系统在不可测状态和系统不确定性共同作用下的全局稳定性,通过合理选择设计参数,保证输出跟踪误差收敛到任意小的邻域.最后,通过两个仿真实例验证了所提控制方法的有效性.2.具有先验跟踪精度的不确定输出反馈系统的神经网络全局稳定自适应控制针对一类具有先验跟踪精度和时变有界扰动的不确定输出反馈系统,提出了一种全局稳定的基于神经网络的自适应控制方案.在李雅普诺夫函数中引入预先指定的原点附近的平坦区域来实现未知参数的估计.设计了一种新的符号函数来避免死区问题,保证虚拟控制的可微性,为了重构系统的不可测状态,设计了一个仅由控制输入驱动的降阶滤波器,状态估计误差受系统输出驱动的动态信号的约束.利用Barbalat引理严格证明了闭环控制系统的所有变量都是全局一致最终有界的（GUUB）,并且输出跟踪误差收敛到原点附近指定的小邻域.最后,通过两个仿真实例验证了所提控制方法的有效性.
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