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基于神经网络的严反馈块非线性系统的鲁棒控制 总被引:9,自引:0,他引:9
针对非匹配不确定性的严反馈块非线性系统,基于神经网络提出一种鲁棒控制方法.利用Lyapunov稳定性定理推导出RBF神经网络的全调节律,用于处理系统中的非线性参数不确定性,提高了神经网络的在线逼近能力;采用神经网络和鲁棒控制方法,利用已知信息的同时,对控制系数矩阵未知时的设计问题进行处理,避免了控制器可能的奇异问题;引入非线性跟踪微分器,解决了Backstepping设计中的“计算膨胀”问题.运用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号均最终一致有界. 相似文献
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ATML标准是由IEEE标准委员会制定的一项自动测试系统相关要素的描述标准,其中的测试描述分标准(IEEE Std 1671.1)以面向信号的方式提供了被测设备测试过程的描述方法.首先深入研究了ATML测试描述标准,并根据工程应用情况进行了扩展.然后提出了一种基于虚拟机设计思想的ATML测试程序运行平台,并就其中的测试... 相似文献
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