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针对一类多变量离散时间非线性动态系统, 分别设计线性鲁棒自适应解耦控制律和神经网络非线性自适应解耦控制律.根据指定的性能指标,通过它们之间的切换对系统进行控制.理论分析和仿真结果表明,该控制策略不但可
针对典型的高阶非线性系统, 建立被控对象的多个论域不同的基于 T - S 模型的模糊控制器 ( T SFC) ,用其加权组合控制系统的行为, 并根据 Ly apunov 的综合方法设计一种自适应算法来
针对一类非线性不确定的大规模系统,提出了一种新型的分散自适应积分滑模控制律,该系统具有量化器灵敏度参数之间的量化失配问题。 首先,通过应用线性矩阵不等式技术,推导积分型滑动面函数,以确保整个滑模动力学
基于Takagi-Sugeno模糊模型的大规模非线性系统的鲁棒分散静态输出反馈控制设计
General Output Feedback Control for Uncertain Nonlinear Systems
非线性系统控制器设计--自适应Backstepping控制方法，杨学博，，Backstepping控制方法在非线性控制理论中是一种非常重要的非线性控制设计方法，其是一种递推的方法,适用于严格反馈系统,
基于TS模糊模型的一类非线性系统的有限时间耗散控制。
针对一类受到多源干扰的非线性系统,提出了一种新的抗干扰控制方案。 本文中的麻烦。 不确定的多源干扰分为两部分,一是谐波或常数带有部分已知信息的扰动,可以由外生系统制定,另一个则是未知时间- 变化的干扰
针对一类时变参数化非线性系统的控制问题进行深入研究, 提出一种新的迭代神经网络估计器, 并证明了 其逼近引理, 实现了对时变不确定性的逼近. 在用迭代神经网络对时变不确定性进行估计的同时, 以Lyap
研究非线性奇异系统的反馈稳定化问题. 首先给出仿射非线性奇异系统反馈稳定化的概念; 然后利用零动 态算法构造的局部坐标变换给出仿射非线性奇异系统的一种标准型, 并将其用于研究仿射非线性奇异系统的反馈控
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