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公开(公告)号：CN117908383A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410245233.1
申请日：2024-03-05
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种具有故障的非线性系统的扩展神经网络事件触发控制方法，涉及自适应控制技术领域，本发明通过引入一个扩展神经网络技术逼近了所考虑系统的未知非线性函数。与传统的忽略逼近误差的神经网络相比，所提出的扩展神经网络进一步处理了逼近误差，降低了算法的保守性。然后，在反步法的框架下，将事件触发机制和边界估计方法相结合，提出了一种新的自适应控制策略，保证了系统状态的渐近收敛的同时，减少了不必要信息的传输，从而提高了通信资源的利用率。同时，所设计的控制器消除了执行器故障和系统非线性项的不利影响。最后，给出了一个单链机器人系统的仿真实例，证明了所开发的控制策略能够保证所有信号都有界，系统状态渐近收敛。
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