哈里尔的非线性系统

研究一类可部分反馈线性化且具扰动三角结构的非线性参数不确定系统的鲁棒H ∞控制问题, 不确定参数 属于已知紧集并以非线性形式进入系统. 在输入到状态稳定的理论框架下, 基于李雅谱诺夫函数和反演法构造出

将预测控制和滑模控制结合起来, 提出一种新的非线性模型预测控制方法。通过对系统状态预 测得到切换函数预测值, 求解约束开环优化求得预测控制律, 并将当前时刻的控制作用于对象, 下一时 刻重复此过程。

摘要迭代学习控制需要初始重新定位,而要学习的时间函数应在重复控制中具有周期性。 但是,在实际情况中,时变未知数是不是周期性的而是重复的,并且重复学习控制适用于避免初始重新定位。 在本文中,针对有限元上

提出一种基于模糊 CMAC 神经网络的多面滑模变结构控制算法, 其特点是无须已知不确定性 函数及其各阶导数的上界,与经典设计方法相比,所提出的方案允许非参数化不确定性。仿真实例显示 了该方法的有效性。

将神经网络(ANN)技术应用于常规GPC算法, 设计了基于ANN的非线性系统GPC结构方案,并对其控制原理和控制算法进行研究.基于ANN高度非线性映射等特性, 运用数字仿真方法, 对所设计的控制结构方

提出适用于多种网络类型的神经网络稳定自适应控制设计思想, 在神经网络逼近误差界未知 的条件下,对该误差界进行在线自适应估计,研究基于线性参数神经网络的仿射非线性系统稳定自适应 控制。采用 Lyapun

BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合源程序-BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合

基于DRNN 网络结构与动态BP 网络的加速算法, 研究磷酸羟胺法(HPO 法)己内酰胺生产过 程中磷酸羟胺液的离子浓度与pH 值的在线预估, 为进一步探索羟胺反应器的优化操作打下了基础。

针对一类输入含死区非线性特性的周期时变系统,在周期时变参数不可参数化的情形下设计鲁棒重复控制器.采用微分自适应律估计未知死区参数,剩余的有界项通过鲁棒方法予以消除,为避免出现颤振现象,采用饱和函数替代

matlab开发-非线性系统识别的状态转移算法。本文给出了一个利用状态转移算法进行非线性系统辨识的实例。