具有超稳定结构的鲁棒自适应控制器

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针对结构和参数未知的非线性系统,提出了一种具有神经网络的超稳定鲁棒自适应控制器.控制器基于一阶线性模型,采用Popov超稳定理论设计,其建模误差由BP网在线辨识,辨识结果在前馈补偿器中加以补偿,有效地实现了鲁棒自适应控制.文中还给出了仿真结果 Aiming at the nonlinear system with unknown structure and parameters, an ultra stable robust adaptive controller with neural network is proposed. Based on the first-order linear model, the controller is designed with Popov’s super-stability theory. The modeling errors are identified online by BP neural network. The recognition results are compensated in the feedforward compensator, which effectively realizes robust adaptive control. The article also gives the simulation results
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