近日，“科学计算与数据分析” 科研团队成员郭超在国际知名期刊《IEEE Transactions on Cybernetics》上发表题为 “Removing feasibility conditions on adaptive neural tracking control of nonlinear time-delay systems with time-varying powers, input, and full-state constraints”的研究论文。郭超博士为论文的第一作者，该期刊是中科院分区的一区top期刊，影响因子：11.448。

该论文借助辅助控制信号和与状态相关的非线性变换来分别抵消输入饱和的影响和处理全状态约束，进而在控制设计中引入高低阶、Lyapunov-Krasovskii (L-K)泛函与Nussbaum函数并结合动态增益法与自适应神经网络(NNs)方法，在去掉常用可行性条件的前提下给出了不依赖于时滞的约束跟踪控制设计，证明了NNs的逼近是有效的，闭环系统的所有信号都是有界的且输入和全状态约束没有被破坏。

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