【摘 要】
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提出一种基于离散时间反馈误差学习（DTFEL）的两自由度非线性自适应逆控制（AIC）方法,其控制器由动态RBF神经网络（DRBFNN）前馈控制器和参数固定的PD反馈控制器构成.PD控制器用来保证
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,湖南大学电气与信息工程学院
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提出一种基于离散时间反馈误差学习（DTFEL）的两自由度非线性自适应逆控制（AIC）方法,其控制器由动态RBF神经网络（DRBFNN）前馈控制器和参数固定的PD反馈控制器构成.PD控制器用来保证闭环系统稳定,动态RBF神经网络以PD控制器输出和反馈误差的线性组合为学习信号,通过一种改进的NLMS（VS MNLMS）算法在线学习和逼近对象的动态逆,提高反馈控制器的性能.稳定性分析证明了该AIC系统稳定.数字仿真结果表明,该AIC具有良好的自适应能力和鲁棒性,是一种有效的非线性控制方法.
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