【摘 要】
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RBF神经网络因其输出对权值的线性关系,更适于自适应控制.该文基于RBF神经网络,讨论了几种非线性系统的直接自适应控制方案.权值的调整和控制器的设计均基于所选择的Lyapunov
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RBF神经网络因其输出对权值的线性关系,更适于自适应控制.该文基于RBF神经网络,讨论了几种非线性系统的直接自适应控制方案.权值的调整和控制器的设计均基于所选择的Lyapunov函数,所以能保证闭环系统的稳定性以及权值和误差信号的有界性.首先,对单输入单输出（SISO）仿射非线性不确定系统,用神经网络逼近控制器中的不确定性进行神经网络自适应控制器的设计,并引入一高增益观测器来实现动态输出反馈控制.其次,为多输入多输出（MIMO）仿射非线性不确定系统设计控制器.该文提出一种设计方案并用于精馏塔的产品质量控制中,得到了良好的仿真结果.最后,针对严格反馈系统的特点,采用基于神经网络的Backstepping设计算法,闭环信号的稳定性由引入的一积分型Lyapunov函数来保证.
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