一类饱和非线性系统抗饱和控制器设计

本文针对非严格反馈形式的一类多输入多输出(MIMO)非线性系统的模糊自适应控制问题,其中以严格反馈形式为特例。 针对变量划分的条件,针对此类非线性MIMO系统提出了一种新的模糊自适应反演方法。 所提出

针对一类具有不确定输入时滞和扰动的非线性系统的跟踪控制问题,提出了一种结合了反推,神经网络和自适应控制的状态反馈控制方案。 构造滤波器和虚拟观察器以产生辅助信号。 使用神经网络来估计未知的连续函数。

针对一类不确定非线性系统,讨论了鲁棒自适应ε2输出跟踪问题. 利用Backstepping 方法设计了一种自适应 光滑状态反馈控制器,使系统输出跟踪给定的C1 参考输出信号. 在参考信号及其导数均有界

针对含有高阶不确定扰动项且不可参数线性化的一类非线性系统, 采用反步递推方法设计基于多层神经网 络的自适应控制器. 多层神经网络可较好地逼近非线性系统, 其权值能在系统先验知识不多的情况下在线调整.

针对一类控制器无论是否具有可分离结构的非线性系统, 利用内模控制的思想提出一种统一 的神经网络模型参考自适应控制器设计方案, 简化了基于神经网络的模型参考自适应控制系统的设计。 给出了统一的设计步骤,

给出积分分离的具体实现过程，巧妙引入函数，解决PID控制精度问题

非匹配不确定非线性系统的变结构控制器设计

针对一类时变参数化非线性系统的控制问题进行深入研究, 提出一种新的迭代神经网络估计器, 并证明了 其逼近引理, 实现了对时变不确定性的逼近. 在用迭代神经网络对时变不确定性进行估计的同时, 以Lyap

基于仿射非线性系统的基于学习学习的控制器设计

想要初步了解了解李雅普诺夫知识的人