【摘 要】
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该文针以真有不确定性的仿射非线性系统的控制问题作了如下几方面的研究工作:第一,首次针对学习过程的本质是一个沿时间轴和学习轴的双轴同时迭代过程,从智能控制的角度出发
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该文针以真有不确定性的仿射非线性系统的控制问题作了如下几方面的研究工作:第一,首次针对学习过程的本质是一个沿时间轴和学习轴的双轴同时迭代过程,从智能控制的角度出发提出了一类二维变因子自学习控制器,并分别从连续域和离散域两个角度给出了该控制器的收敛性条件;第二,将仿射非线性系统本身特点与学习控制器相结合,提出了一种仿射非线性系统闭环自学习控制器;第三,针对具有不确定性的仿射非线性系统标称模型提出了一种具有H<,∞>补偿特性的控制器,它通过一系列变换将不确定性仿射非线性系统轨迹跟踪问题转化为一个H<,∞>干扰衰减问题;第四,针对带有噪声干扰及不确定性的仿射非线性系统提出了一种神经网络稳定自适应控制器,它通过神经网络逼近仿射非线性系统线性后的非线性部分模型,并通过自适应控制律在线调节网络权值,该算法能有效克服系统的不确定性;第五,将以上控制算法运用于气动压力加载系统及机器人轨迹跟踪系统,给出了仿真及实验结果并验证了上述方法的有效性;第六,该文首次基于多线程技术提出了一种在Win95下解决系统中断、资源调度及消息传递的方法,为在Windows环境下开发工控软件进行了一些有益的探索.
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