一种倒立摆自适应迭代学习反演控制方法

摘要

一种倒立摆自适应迭代学习反演控制方法,针对含有未知输入饱和的倒立摆系统，利用神经网络和反演控制方法，结合自适应迭代学习控制，设计一种自适应迭代学习反演控制器。积分李雅普诺夫函数的构建解决了由于未知增益函数求导引起的控制问题。基于中值定理，采用双曲正切函数逼近输入饱和项。然后，采用径向基神经网络逼近和补偿系统不确定未知项，并采用两个组合自适应律更新神经网络的权值和估计误差的界。本发明在系统存在输入饱和的情况下，提供了一种能补偿系统未知不确定性，解决由于未知增益函数求导引起的控制问题，实现系统跟踪误差在有限迭代次数内二范数收敛到零附近的控制方法。