事件触发方案下不确定非线性系统的快速稳定控制

本文提出了一种自适应神经网络事件触发控制方法，以解决非线性系统中输入盲区和全状态约束的挑战。这些问题会严重降低实际工业应用中的系统性能和稳定性。所提出的控制策略在反步框架内集成了屏障 Lyapunov 函数，并利用径向基函数神经网络来近似系统的未知非线性动力学。为了减轻输入盲区的影响并降低通信负载，引入了自适应事件触发机制，以降低频率动态更新控制信号。该方法利用快速有限时间稳定理论，确保有界系统信号，并加速跟踪误差收敛到预定义的紧凑集。仿真结果表明，所提出的策略在不确定性下提高系统性能的有效性和稳健性。