非严格反馈非线性系统的神经网络自适应固定时间控制

This project investigates neural network adaptive control problems for nonlinear systems in non-strict form. The main purpose is threefold. 1.A new practical fixed-time stability criterion will be established, by which will provide the key theoretical basis for the neural network adaptive fixed time control synthesis and stability analysis; 2. The nonlinear systems with input nonlinearity (such as dead-zone、saturation) will be studied. A novel adaptive neural network control strategy will be proposed while the parameters of input nonlinearity are unknown; 3. In sense of practical fixed-time stability a new observer will be designed for the nonlinear systems with immeasurable state, and then a corresponding output feedback control scheme will be provided. The outcome of this project will hopefully provide a series of neural network adaptive control strategies, which are applicable for theoretical and practical applications, and further enrich intelligent control theory for nonlinear systems.

本项目主要研究非严格反馈非线性系统的神经网络自适应控制问题。研究目的分为三个方面：1.力图建立新的固定时间实用稳定性准则，为在固定时间实用稳定意义下的神经网络自适应控制设计及稳定性分析提供必要的理论基础；2.研究系统具有输入非线性（如死区、饱和等）情形的控制问题。在输入非线性未知的情况下，尝试设计出新的控制方案；3.针对系统不可测的情形，试图给出固定时间神经网络观测器，将提出相应的输出反馈控制策略。该项目的成功研究将为解决非严格反馈非线性系统的实际控制问题提供新方法，并进一步丰富非线性系统的智能控制理论。

本项目主要研究了非严格反馈非线性系统神经网络/模糊自适应控制问题。主要研究了以下三个方面的问题：.1、首先建立了新的固定时间实用稳定性准则，为在固定时间实用稳定意义下的神经网络/模糊自适应控制设计及稳定性分析提供必要的理论基础；.2、其次在上述固定时间实用稳定性准则的基础上，研究了一类带切换的非线性系统的固定时间控制设计问题；.3、最后将获得的研究成果进一步拓广到系统具多输入多输出以及具有输入非线性性等情形。为解决非严格反馈非线性系统的实际控制问题提供了新方法，并进一步丰富了非线性系统的智能控制理论。