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非线性预测控制技术系列资料之一
基于自适应模糊神经网络的非线性系统模型预测控制
在无中心构架的Cricket无线传感器网络室内定位系统中，呈线性关系的参与定位的3个参考节点坐标会使三边测量法失效，从而导致系统进行大量的冗余计算甚至崩溃。采用参考节点坐标的最小距离决策和二次迭代法，
Lipschitz非线性奇摄动描述系统的H∞滤波
里面为非线性模型的模型预测控制，均为m文件，有助于对非线性模型预测控制的理解
东北大学机械工程与自动化学院非线性控制系统仿真与CAD,程红太老师的课件.
确定采样型滤波包括Unscented 卡尔曼滤波(UKF), 中心差分卡尔曼滤波(CDKF) 以及容积卡尔曼滤波 (CKF), 是一类基于确定解析采样近似方法的非线性次优高斯滤波算法, 具有估计精度高
针对一类非线性离散时间系统给出最优预见控制器设计方法. 首先运用非线性控制系统直接控制方法的思想, 将非线性反馈部分作为形式输入, 使得系统成为“形式上”的线性系统; 然后, 针对该线性系统, 利用最
研究一类可部分反馈线性化且具扰动三角结构的非线性参数不确定系统的鲁棒H ∞控制问题, 不确定参数 属于已知紧集并以非线性形式进入系统. 在输入到状态稳定的理论框架下, 基于李雅谱诺夫函数和反演法构造出
针对具有参数不确定性的非线性系统, 研究其参数H∞ 控制问题. 首先, 当外界扰动输入为零时, 利用非线 性代数方程给出非线性系统平衡点存在区域; 然后, 当外界扰动输入不为零时, 设计状态控制器,
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