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首先给出一种适用于M IMO 系统的自适应模糊控制器, 然后针对该控制器用于复杂系统时, 存在模糊规则 过多且建立规则的时间随规则数增加呈指数增长的问题, 提出了另一种适用于M IMO 非线性系统的自
针对一类非线性系统,提出了一种自适应评价方法.该方法可以控制系统输出对参考信号进行跟踪,其评价函数可直接解析求出.该方法只需一个动作网络用于产生控制动作,并且方法中的网络权值初始化可随机选取.使用Ly
针对一类状态/输入受限的不确定严格反馈非仿射非线性系统跟踪控制问题,提出一种鲁棒自适应backstepping控制策略.在保证系统精度的前提下,对状态/输入受限的非仿射系统进行Taylor级数在线展开
非线性时滞系统的自适应输出反馈控制及其在化学React器系统中的应用
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
非线性系统的递归辨识与自适应调节
非线性MIMO时滞系统的新型自适应神经控制设计
一类不确定非线性系统的模糊神经网络非线性鲁棒控制研究，崔翠杰，鲜斌，本文针对一类多输入多输出不确定非线性系统，在受到外界未知扰动的影响下，提出了将一种模糊高斯函数神经网络与一种非线性鲁棒控
存在执行器滞回的MIMO非线性系统的鲁棒自适应跟踪控制
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
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