非线性时滞系统的稳定自适应控制

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针对模型不确定性的连续时间时滞系统,提出了一种新的神经网络自适应控制。系统的辨识模型是由神经网络和系统的已知信息组合构成,在此基础上,建立时滞系统的预测模型。基于神经网络预测模型的自适应控制器能够实现期望轨线的跟踪,理论上证明了闭环系统的稳定性。连续搅拌釜式反应器仿真结果表明了该控制方案的有效性。
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