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利用神经网络和滑模控制，研究带有饱和输入的一类非线性系统。为了便于问题分析，引入饱和约束模型输出与控制输入的差值这个变量，分5种情况讨论，求得神经网络权值的在线调节律，得到保证闭环系统稳定的控制律。利
具有非建模动力学和执行器死区的非线性系统基于观测器的自适应控制器设计
针对具有不确定性和输入饱和约束的Hammerstein模型, 采用两步法预测控制器,首先不考虑约束、非线性和不确定性,得到一个期望的中间变量.然后通过求解非线性代数方程组来处理非线性并通过解饱和来满足
本文着重研究高阶非线性多智能体系统的自适应自适应模糊控制。 通信网络是具有固定拓扑的无向图。 每个代理由高阶积分器建模,该积分器具有未知的非线性动力学和未知的干扰。 在backstepping框架下,
有需要随机实验的同学来参考一下,这是随机实验的第一个。
基于此技术文档，能够很快掌握非线性系统线性化的基本思路与基础理论方法。是学习非线性系统线性化的不二之选。
带未知时变噪声的非线性系统卡尔曼滤波器算法研究 ,一篇很好的文章，值得学习。
具有滞后非线性的Hammerstein系统的辨识与控制
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
具有Hammerstein模型描述的非线性系统的基于混合神经网络的预测控制
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