Adaptive Fuzzy Asymptotic Tracking for Nonlinear Nonstrict-feedback Systems With Input Quantization

控制理论(社会学) 量化(信号处理) 跟踪误差 模糊逻辑 数学 非线性系统 有界函数 模糊控制系统 自适应控制 计算机科学 算法 控制(管理) 人工智能 量子力学 物理 数学分析
作者
Jiaxu Sun,Yuan‐Xin Li
出处
期刊:Journal of Vibration and Control [SAGE Publishing]
卷期号:29 (15-16): 3783-3795
标识
DOI:10.1177/10775463221106022
摘要

This article investigates an adaptive fuzzy tracking control problem for the nonlinear nonstrict-feedback systems with quantized input. The control signal has a new transformation since a time varying auxiliary signal and a hyperbolic tangent function are introduced to the controller. Moreover, a novel adaptive fuzzy control scheme is proposed such that input quantization can be solved by applying hysteresis quantizer in the case of unknown quantization parameters. For traditional adaptive quantization control schemes with nonstrict-feedback form, current studies have shown that the tracking error can only converge to a small neighborhood of the origin. Based on the proposed control method, all the signals in the closed-loop system are bounded, and the tracking error can converge to zero asymptotically. Finally, the effectiveness of the presented method is shown via the numerical simulation results.

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