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Neuroadptive Practical Prescribed Time Tracking Control of Fully Quantized Uncertain Strict Feedback Systems

控制理论(社会学) 跟踪(教育) 反馈控制 控制(管理) 计算机科学 控制工程 工程类 心理学 人工智能 教育学
作者
Zhen Gao,Yongduan Song
出处
期刊:IEEE Transactions on Circuits and Systems Ii-express Briefs [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:71 (4): 2144-2148
标识
DOI:10.1109/tcsii.2023.3333395
摘要

This brief presents a tracking control method for a class of fully quantized uncertain strict feedback systems. When the input and the states are all (fully) quantized, those signals are no longer continuous, making it rather challenging to use traditional backstepping for control design. In this brief, we propose a quantized control scheme with the following characteristics: 1) By introducing dynamic surface control (DSC), the problem of non-differentiation of quantized signal is avoided; 2) A simple rate function is embedded into both the quantized adaptive laws and the controller, ensuring that the tracking error and all the other internal signals converge to an adjustable precision region within predetermined time; and 3) As one of the crucial steps to prove system stability, we exclusively establish a key lemma, with which we show that the error caused by signal replacement is bounded. Numerical simulations are carried out to illustrate the effectiveness of the suggested approach.
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