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提出了一种基于神经网络的伺服最优鲁棒控制，介绍了利用神经网络的学习特性对被控对象的模型不确定性进行补偿和控制。仿真结果表明，所控制器优于一般伺服控制的性能，并有较强的鲁棒性。
人工神经网络在伺服最优鲁棒控制中的应用
【摘 要】
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提出了一种基于神经网络的伺服最优鲁棒控制，介绍了利用神经网络的学习特性对被控对象的模型不确定性进行补偿和控制。仿真结果表明，所控制器优于一般伺服控制的性能，并有较强的
【机 构】
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湖南大学电气工程系
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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1997年1期
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