【摘 要】
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在已知名义系统的基础上，将模糊ＣＭＡＣ（小脑模型关联控制器）神经网络用于一类状态反馈可线性化的单输入单输出（ＳＩＳＯ）连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化，使系统获得要求的跟踪性能．在很
【机 构】
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哈尔滨工业大学航天学院,烟台毓璜顶医院
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在已知名义系统的基础上，将模糊ＣＭＡＣ（小脑模型关联控制器）神经网络用于一类状态反馈可线性化的单输入单输出（ＳＩＳＯ）连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化，使系统获得要求的跟踪性能．在很弱的假设条件下，应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统内的所有信号为ＵＵＢ（均匀最终有界）．
Based on the known nominal system, a fuzzy CMAC neural network is applied to a class of robust adaptive feedback linear systems with state feedback linearizable single-input single-output (SISO) continuous-time nonlinear systems The system gets the required tracking performance. Under very weak assumptions, Lyapunov stability theory is applied to prove that all the signals in the closed-loop system are UUB (uniformly bounded eventually).
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