【摘 要】
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本文对一类未知的非线性多变量系统,提出了用动态神经元网络实现直接自适应控制的策略;基于 Lyapunov理论,获得一个稳定且连续的学习律,避免了递归训练过程;闭环系统被证明是
【机 构】
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辽宁广播电视大学阜新分校,东北大学,东北大学 123000
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本文对一类未知的非线性多变量系统,提出了用动态神经元网络实现直接自适应控制的策略;基于 Lyapunov理论,获得一个稳定且连续的学习律,避免了递归训练过程;闭环系统被证明是稳定的。这种方法的特点是,不需要离线学习阶段;对非线性电机仿真的结果验证了提出的动态网自适应控制算法的有效性。
Based on Lyapunov theory, a stable and continuous learning law is obtained, which avoids the recursive training process. The closed-loop system has been proved to be a new type of nonlinear multivariable system. Is stable. The characteristic of this method is that it does not need offline learning phase. The simulation of nonlinear motor verifies the validity of the proposed dynamic network adaptive control algorithm.
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