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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
针对一类非线性离散时间系统, 根据模糊逻辑系统的逼近性质, 给出了一种自适应模糊逻辑控 制器的设计方法。利用李亚普诺夫稳定性理论, 证明了控制算法是全局稳定的, 跟踪误差收敛于零的某 一邻域中。该设计
基于Pseudo-Partial-Derivative(PPD)的概念动态线性化非线性系统,利用集结方法处理未来预测时刻的PPD,实现了非线性系统的自适应预测函数控制.所给算法的预测模型只与当前时刻的
研究一类基于模糊T 2S 模型的非线性时滞系统鲁棒镇定问题. 基于记忆型状态反馈策略, 首先给出由T 2S 模糊模型描述的非线性时滞系统在时滞精确已知情况下的鲁棒镇定准则; 然后给出非线性时滞系统在时
在本文中,我们集中于一类非线性非最小相位系统的输出反馈跟踪控制问题。 为了限制不稳定的内部动力学,引入了输出重新定义方法以使内部动力学的稳定性取决于新定义的输出的稳定性,因此我们只需要考虑新的外部动力
研究一类具有非匹配不确定性的非线性时变系统的鲁棒状态反馈输出跟踪控制器设计问题。 通过引入非线性时变系统的相对阶将系统输入输出线性化,然后设计出一种基于标称系统和不确定性 上界的连续型鲁棒输出跟踪控制
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
针对一类欠驱动系统的跟踪控制问题,提出一种基于非线性干扰观测器的控制策略.首先给出一种基于跟踪误差的输出函数,通过等式变形和Butterworth低通滤波器解决未知控制方向问题;其次,引入一种新型非线
针对一类非线性不确定控制系统, 首先采用参数辨识的方法构造出对应的Takagi-Sugeno (T-S) 模糊模型; 然 后运用平行分布补偿(PDC) 控制器设计方法进行系统的稳定控制器设计; 最终达
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
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