【摘 要】
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针对一类具有多时滞的不确定非线性系统,提出了一种基于模糊模型和神经网络的组合控制方法.利用具有多时滞的模糊T-S模型对系统进行近似建模并给出基于线性矩阵不等式(LMI)的
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院南京210016
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针对一类具有多时滞的不确定非线性系统,提出了一种基于模糊模型和神经网络的组合控制方法.利用具有多时滞的模糊T-S模型对系统进行近似建模并给出基于线性矩阵不等式(LMI)的模糊H∞控制律.提出完全自适应RBF神经网络控制方法,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,来对消系统的未知不确定性和模糊建模误差的影响,不要求系统的不确定项和模糊建模误差满足任何匹配条件或约束,并证明了闭环系统的稳定性.最后,将所提出的方法应用到一具有多时滞的非线性混沌系统,仿真结果表明了该方法的有效性.
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