具有滞后特性的非严格反馈随机非线性时滞系统的自适应神经输出-反馈控制

《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》：Adaptive neural output-feedback control for nonstrict-feedback stochastic nonlinear time-delay systems with hysteresis

本文针对非严格反馈随机非线性时滞系统中的未知回隙类滞回问题，提出自适应神经输出反馈控制器。通过状态观测器估计未测状态，利用Lyapunov-Krasovskii泛函补偿时滞项，神经网络逼近非线性函数，结合Lyapunov稳定性和反步技术构建控制方案，确保系统信号半全局一致有界，并验证了方法的有效性。

　　

摘要：

本文提出了一种自适应神经输出反馈控制器，用于一类具有未知类反作用力滞后特性的非严格反馈随机非线性时滞系统。首先，建立了一个状态观测器来估计未测量的状态；其次，利用适当的李雅普诺夫-克拉索夫斯基泛函来补偿未知的时滞项，并通过神经网络来逼近未知的非线性函数；最后，结合李雅普诺夫稳定性理论和反步技术构建了输出反馈自适应神经控制方案。研究表明，所设计的神经控制器能够确保闭环系统中的所有信号均满足4阶（或2阶）矩半全局一致最终有界（SGUUB）条件，并且跟踪误差能够收敛到原点附近的一个小范围内。文中通过两个示例进一步验证了所提方法的有效性。