ty -jour a2 -bai，yu -ting au -wang，yi au -ma，au -au -wu，wu -wu，weidong py -2021 da -2021/10/12 ti-基于屏障Lyapunov的Euler -lagrange系统的强大跟踪跟踪控制功能和自我结构的神经网络SP -1277349 VL -2021 AB-本文研究具有不确定性的Euler -Lagrange（EL）系统的可靠跟踪控制问题。为了增强控制系统的鲁棒性，不对称的tan型屏障Lyapunov函数（ATBLF）用于动态约束位置跟踪误差。为了解决系统不确定性的问题，开发了自我结构神经网络（SSNN）来估计未知动力学模型并避免计算负担。强大的补偿器旨在估计和补偿神经网络（NN）近似错误和未知干扰。此外，还引入了相对阈值事件触发的策略，从而大大节省了通信资源。在提出的强大控制方案下，可以通过EL系统的干扰和未知动力来实现跟踪行为。事实证明，闭环系统中的所有信号都受稳定性分析的限制，并且跟踪误差可以收敛到原点附近的邻域。数值模拟结果显示了提出的鲁棒控制方案的有效性和有效性。SN -1687-5265 UR -https：//doi.org/10.1155/2021/1277349 do -10.1155/2021/2021/1277349 JF-计算智能和神经科学PB-