周期非线性参数鲁棒
该控制器利用RBF神经网络与傅里叶级数逼近未知周期时变和非线性参数化函数，并引入滤波补偿机制，避免标准反演法中的“复杂度爆炸”问题，放宽对参考信号的约束条件，确保跟踪误差始终限定在性能函数规定的区域内。
杨晓莉 · 李靖 · Shuzhi Sam, Ge · Li, Xiaobo
IET Control Theory and Applications 2023
通过命令滤波器和补偿机制，避免了对虚拟控制律的重复求导，从而去除传统反演法中的复杂度爆炸问题。
所提方案对参考信号的约束比标准反演法更弱，扩大了适用范围。
跟踪误差始终被限制在性能函数规定的区域内，实现预设跟踪性能控制。