不确定离散系统的神经网络自适应控制方法研究

本文研究了不确定离散系统的神经网络自适应控制器的设计。因为它不需要假设系统状态是可测的,一个观测器用来估计不可测状态。与现有离散系统的结果相比,该控制器具有较少的直接自适应参数。因此,可以很方便地实现工程算法。利用Lyapunov分析方法,所有的闭环系统的信号是保证最终有界（UUB）,并且能够实现系统输出跟踪参考信号到有界紧集。一个仿真例子,验证了该方法的有效性。