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在实际工业系统中普遍存在输入死区、全状态约束等不可忽视的问题,其对系统的性能造成较大的影响,甚至可能会导致系统不稳定.为了克服上述问题,针对一类不确定非线性系统,提出一种快速收敛的自适应神经网络事件触发控制方法.首先,将障碍Lyapunov函数引入到反步控制框架中,采用径向基函数神经网络逼近未知非线性函数,同时设计自适应事件触发机制对输入死区进行动态补偿,通过减少控制信号的更新频率来减轻系统的通信负担,并保证系统所有状态不违反预定义的约束区间.在此基础上,引入快速有限时间稳定理论,在有限时间内能够保证闭环系统所有信号的有界性以及跟踪误差快速收敛到有界的紧集内.最后,通过两个仿真算例验证所提出控制方法的有效性.  相似文献   
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