标题：一类带有监督控制的神经网络自适应跟踪设计
作者：陈浩广 王银河 王东晓
作者单位：广东工业大学自动化学院，广东 广州 510006
关键字：非线性系统，自适应控制，监督控制，RBF神经网络，万能逼近性能，状态有界
摘要：针对一类不确定性非线性系统，基于神经网络的万能逼近性能，提出了一种带有监督控制的神经网络自适应跟踪控制设计算法。该算法利用RBF神经网络来逼近非线性系统的未知不确定函数，并通过监督控制器来保证系统的状态有界。在控制器的设计过程中，根据李雅普诺夫稳定性原理，确定了RBF神经网络的权值自适应律，并通过理论分析，证明了系统的状态跟踪误差收敛于零。最后通过仿真算例，验证该算法能有效地跟踪给定的期望轨迹，并与无监督控制的神经网络控制器相对比，证明了带有监督控制的神经网络控制器具有更好的控制效果。