Adaptive Neural Safe Tracking Control Design for a Class of Uncertain Nonlinear Systems With Output Constraints and Disturbances

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作者
Mou Chen,Haoxiang Ma,Yu Kang,Qingxian Wu
出处
期刊:IEEE transactions on cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:52 (11): 12571-12582 被引量:39
标识
DOI:10.1109/tcyb.2021.3074566
摘要

In this article, an adaptive neural safe tracking control scheme is studied for a class of uncertain nonlinear systems with output constraints and unknown external disturbances. To allow the output to stay in the desired output constraints, a boundary protection approach is developed and utilized in the output constrained problem. Since the generated output constraint trajectory is piecewise differentiable, a dynamic surface method is utilized to handle it. For the purpose of approximating the system uncertainties, a radial basis function neural network (RBFNN) is adopted. Under the output of the RBFNN, the disturbance observer technology is employed to estimate the unknown compound disturbances of the system. Finally, the Lyapunov function method is utilized to analyze the convergence of the tracking error. Taking a two-link manipulator system, as an example, the simulation results are presented to illustrate the feasibility of the proposed control scheme.
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