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Output feedback control of nonlinear systems using RBF neural networks

机译：基于RBF神经网络的非线性系统的输出反馈控制。

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An adaptive output feedback control scheme for the output tracking of a class of continuous-time nonlinear plants is presented. An RBF neural network is used to adaptively compensate for the plant nonlinearities. The network weights are adapted using a Lyapunov-based design. The method uses parameter projection, control saturation, and a high-gain observer to achieve semi-global uniform ultimate boundedness. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through simulations. The simulations also show that by using adaptive control in conjunction with robust control, it is possible to tolerate larger approximation errors resulting from the use of lower order networks.
机译：提出了一种用于一类连续时间非线性植物的输出跟踪的自适应输出反馈控制方案。 RBF神经网络用于自适应补偿植物的非线性。使用基于Lyapunov的设计调整网络权重。该方法使用参数投影，控制饱和度和高增益观察器来实现半全局一致的最终有界度。通过仿真证明了该方法的有效性。仿真还表明，通过结合使用自适应控制和鲁棒控制，可以容忍由于使用低阶网络而导致的较大近似误差。

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