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针对不确定时滞系统的鲁棒跟踪控制问题,设计了一种基于小脑神经网络CMAC的鲁 棒非脆弱控制器。首先,给出小脑模型神经网络控制系统的算法。其次针对一类不确定时滞系 统,根据李雅普诺夫稳定理论,进行了鲁棒
具有饱和约束的非线性时滞系统的鲁棒自适应控制
具有时变时滞的不确定随机系统的鲁棒指数稳定性判据
针对一类具有多输入时滞项及互联时滞项的不确定关联系统, 提出了系统可鲁棒分散镇定的充分条件, 即 一组线性矩阵不等式(LM I) 有解. 系统的不确定性是未知时变且范数有界的, 基于还原方法及LM I
通过采用Prandtl-Ishlinskii模型表示一类基于智能材料的执行器的磁滞,并基于间接自适应鲁棒控制框架设计了控制器。 为了减少磁滞效应,采用最小二乘法进行在线参数估计,并采用相关的近似模型进
研究一类具有非线性饱和执行器的不确定线性时滞系统的鲁棒镇定问题。所考虑的不确定时 滞系统具有时变未知且有界的不确定参数和状态时滞。提出了新的鲁棒可镇定判据和相应的鲁棒无记 忆状态反馈控制器设计方法。数
针对一类非线性组合大系统, 提出一种用高阶神经网络逼近互联大系统的新型设计方法。首先 用高阶神经网络逼近非线性组合大系统中的互联项, 这样不仅可以解决大系统中最为复杂的互联项问 题,且较以往采用的方法
针对一类不确定的随机非线性大系统,提出了一种自适应模糊分散控制方法。 模糊逻辑系统用于近似未知的非线性,而后推技术则用于构建自适应模糊分散控制器。 结果表明,所提出的控制方案保证了所有闭环系统都是半全
采用频域的零点配置方法, 通过在系统极点附近配置多个滤波器零点设计强鲁棒性的多峰极不灵敏(EI)最优随机时滞滤波器.此外通过考虑系统的阻尼变化, 设计了对频率和阻尼误差均有较强鲁棒性的完全不灵敏最优随
针对一类含多面体不确定性的多项式系统, 研究其局部稳定鲁棒镇定问题. 基于多项式平方和(SOS) 技术, 将该类非线性控制问题转换为凸的SOS 规划问题, 并通过引入S-procedure 技术, 保
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