一种基于混合基函数的非线性系统神经网络嵌入控制方法

本发明提出一种基于混合基函数(MBF)的非线性系统神经网络嵌入控制方法，针对非线性系统中存在的未知非线性函数和扰动问题，采用一种由多项式和三角函数组成的混合基函数对未知非线性函数进行逼近补偿，采用扰动观测器对扰动进行估计补偿。在此基础上设计稳定的基础控制器。然后在基础控制器稳定的基础上嵌入神经网络控制器，根据控制性能指标建立目标函数对基础控制器进行性能优化，进一步提高对非线性系统的控制性能。本发明在对未知非线性函数与扰动逼近补偿方面具有快速、计算简单，逼近精度高的优点，在进行神经网络优化后提高了系统控制性能与鲁棒性。