一种通信受限下分数阶非线性系统的智能学习控制方法

本发明涉及系统控制领域，公开了一种通信受限下分数阶非线性系统的智能学习控制方法，包括构建具有外部扰动和不确定的网络化分数阶非线性系统；采用径向基函数神经网络辨识系统中未知的不确定非线性函数；构建系统的补偿信号，结合反步法，指令滤波器方案来设计系统的虚拟控制器，实际神经网络控制器和参数自适应律；证明闭环系统的稳定性，确保跟踪误差能够收敛到原点附近的邻域内，保证闭环系统中所有信号都是半全局一致最终有界的。这一创新方法在自动控制系统领域具有广泛的应用前景，尤其适用于处理具有复杂非线性和不确定性的系统。