技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于局部权值学习及元自增减的神经自适应控制方法，包括步骤：步骤一、建立n阶非仿射系统；步骤二、设计基于自增长神经元网络的控制器对n阶非仿射系统进行控制；步骤三、将步骤二设计的控制器u作用到如上非仿射系统，使系统输出y(t)按给定精度β0跟踪期望轨迹xd(t)，同时确保系统跟踪误差e(t)在t≥0有界。本发明控制方法通过与固定网络结构控制和自组织控制方法对比，具有更高的控制精度、更短的算法执行时间、更快的收敛速度以及更少的运算资源，所设计的控制器不仅结构灵活，同时有助于提升系统的整体控制性能。
技术研发人员：宋永端;贾梓筠;张东;赖俊峰
受保护的技术使用者：青岛格莱瑞智能控制技术有限公司
技术研发日：2017.07.27
技术公布日：2017.11.24