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针对一类具有下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统,基于滑模控制原理,并利用多层神经网络的逼近能力,提出了一种直接自适应神经网络控制器设计的新方案.通过引入积分型李亚普诺夫函数及残差与逼近误差和的上界函数的自适应补偿项,证明了闭环系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零.
基于积分型李亚普诺夫函数的直接自适应神经网络控制
【摘 要】
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针对一类具有下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统,基于滑模控制原理,并利用多层神经网络的逼近能力,提出了一种直接自适应神经网络控制器设计的新方案.通过引入积分型李亚
【机 构】
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扬州大学信息工程学院计算机系扬州225009
【出 处】
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自动化学报
【发表日期】
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2003年6期
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