在本文中,将非线性观测器集成到自适应控制中,以合成一类具有未知正弦扰动的不确定非线性系统的控制器,这些非线性系统以匹配和不匹配的形式表示。 除了幅值和相位之外,也不需要知道正弦扰动的频率,只要知道整体
针对一类具有内部动态和外部扰动未知的SISO高阶非线性系统,提出一种通用的线性自抗扰控制方案.该方案基于单参数调节的高增益观测器思想,分别设计线性跟踪微分器、线性扩张状态观测器和线性状态误差反馈控制律
一类不确定的非线性系统通过基于逻辑的开关的自适应有限时间镇定
研究了一类不确定分数阶非线性系统有限时间稳定性及自适应滑模同步控制,通过构造有效的分数阶滑模面及自适应规则,设计了主动控制器,并证明了在满足系统所有变量有界的情况下误差系统能够在有限时间内趋于滑模面。
对于一类具有未知时变时滞和虚拟控制系数的不确定严格反馈非线性系统, 基于后推设计提出一种自适应神经网络控制方案. 选取适当的Lyapunov-Krasovskii 泛函补偿未知时变时滞不确定项. 通过
基于自适应非线性阻尼, 提出一种鲁棒自适应输出反馈控制方法. 该方法适用于带有未建模动态、未知非线性、有界扰动、未知非线性参数和不确定控制系数的多输入多输出非线性系统. 理论证明, 在一定的假设条件下
时变非线性系统的特征模型与自适应迭代学习控制
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
针对一类未知的连续非线性系统, 提出一个基于单网络近似动态规划(ADP) 的近似最优控制方案. 该方 案通过设计一个新型的递归神经网络(RNN) 辨识器放松了系统模型需已知或部分已知的要求, 并利用一
具有输入饱和约束的一类MIMO非线性系统的迭代学习控制
