基于神经网络的MIMO非线性最小相位系统鲁棒自适应控制
基于神经网络的MIMO非线性最小相位系统鲁棒自适应控制
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【文件原名】:基于神经网络的MIMO非线性最小相位系统鲁棒自适应控制
【资料成文时间】:2008年
【语言】:中文
【页数】:6
【作者】:张绍杰 胡寿松
【文件格式】:pdf
【摘要或目录】:针对一类模型未知的具有不确定性和外部干扰的多输入多输出(MIMO)非线性最小相位系统提出了鲁棒自适应输出反馈跟踪控制方案。用高斯径向基函数(RBF)神经网络逼近对象未知非线性,用高增益观测器估计系统不可测量状态。所设计的鲁棒自适应控制器不仅能使闭环系统稳定,所有状态有界,而且跟踪误差一致最终有界,并保证最终边界足够小。仿真结果表明了所提出方法的有效性。
关 键 词:MIMO 非线性最小相位系统 鲁棒自适应控制 输出反馈 RBF神经网络 高增益观测器
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