基于RBF神经网络的一类非线性系统反演鲁棒自适应控制

提出一种基于RBF神经网络的一类非线性系统反演鲁棒自适应控制器设计方法。使用RBF神经网络逼近系统不确定性,并和控制器与虚拟控制器中的鲁棒项一起消除不确定性的影响,由Lyapunov稳定性理论推出的RBF神经网络权值矩阵的自适应律能保证闭环系统的所有信号有界,且误差能够全局指数收敛于原点的邻域。该方法不需要系统不确定性的上界以及其任意阶导数,最后的仿真结果验证了方法的有效性。