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基于神经网络的不确定控制系统自适应鲁棒控制

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本文利用神经网络的非线性逼近性质,研究一类非线性不确定系统的自适应控制问题.控制器的构成直接利用了神经网络的输出,并设计了神经网络权矩阵的在线调节算法.通过对不确定项的归一化处理,简化了控制器的结构,在对不确定性的较弱的假设条件下,证明了控制器使被控系统的状态及逼近误差一致终极有界.最后对水箱系统的控制问题进行了实例仿真,表明所采用的方法是比较有效的.

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来源
《2005中国控制与决策学术年会》|2005年|385-388|共4页
会议地点哈尔滨
作者
王文庆; 西安交通大学; 韩崇昭;
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作者单位

中国航空学会;

中国自动化学会;

中国运筹学会;

中国兵工学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
不确定性; 自适应鲁棒控制; 神经网络; 一致终极有界;

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