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针对一类含有状态时滞的非线性系统,利用采样控制方法研究其渐近稳定问题.解决这一问题的关键在于对系统时滞的处理,以及对由于采样方法而产生的状态增长误差进行估计.由于所考虑的时滞是常时滞,可以利用分割方法
本文首先给出了一类新的积分不等式。 然后，作为一个应用，考虑了具有多个时滞的非线性中立型微分系统，并获得了具有多个时滞的非线性中立型系统的平凡解。 一致渐近Lipschitz稳定性。 显然，以上系统是
针对一类多输入多输出(MIMO) 仿射非线性动态系统, 提出一种基于极限学习机(ELM) 的鲁棒自适应神经控制方法. ELM随机确定单隐层前馈网络(SLFNs) 的隐含层参数, 仅需调整网络的输出权值
时变不确定非线性系统自适应滑模跟踪控制
针对一类含有未知控制方向和时变不确定性的本质非线性系统,应用Nussbaum-type 增益技术和Adding a power integrator递推设计方法,设计了一种鲁棒自适应状态反馈控制器.所
针对一类既不可反馈线性化也不仿射于控制输入的高阶随机非线性系统, 研究其状态反馈镇定问题. 利用 齐次占优和反推技术, 所设计的状态反馈控制器使得整个闭环系统在[0,+∞) 上几乎处处有唯一解, 并使
针对控制输入有界的变参数广义高阶非线性系统跟踪控制问题,给出一种多环递归跟踪的鲁棒控制方法.通过分层引入虚拟跟踪器,将高阶系统分解为多个独立子系统;内环虚拟跟踪器使内环输出指数收敛于外环虚拟输入,最内
针对带未知时滞的非线性系统进行讨论,通过一个对Barbalat’s引理和一个激发持续性结果的合适扩展性结论,结合关于扰动和时变参数的状态输入稳定性理论,给出了一个鲁棒自适应观测器.
论文研究-一类不确定离散非线性系统的边界层自适应模糊滑模控制.pdf, 研究了一类不确定离散非线性系统的模糊滑模控制问题
直接自适应模糊滑模控制在一类非仿射离散非线性系统中的应用。
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