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针对一类完全非仿射纯反馈非线性系统,提出一种简化的自适应神经网络动态面控制方法.基于隐函数定理和中值定理将未知非仿射输入函数进行分解,使其含有显式的控制输入;利用简化的神经网络逼近未知非线性函数,对于阶SISO纯反馈系统,仅一个参数需要更新;动态面控制可消除反推设计中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题.通过Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的半全局稳定性,数值仿真验证了方法的有效性. 相似文献
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针对离散时间系统,提出了一种基于多速率采样输出反馈和幂次函数趋近律的离散滑模控制方法;理论分析表明,通过引入幂次函数可消除离散滑模控制系统的抖振;采用多速率采样技术,运用不同采样速率下的系统输出值表示系统状态,实现了仅用系统输入输出采样值完成离散滑模控制器的设计,减轻了控制系统设计的复杂性;仿真结果表明,控制器的输出、切换函数、系统的输出均不存在抖振现象,而且控制系统表现出了良好的动态特性。 相似文献
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高频增益符号未知时的变结构模型参考自适应控制 总被引:1,自引:0,他引:1
解决了对象相对阶大于1、高频增益符号未知时的变结构模型参考自适应控制(VS-MRAC)问题.提出了一种基于监控函数的控制信号切换律, 证明只需要对首个辅助误差构造监控函数, 就可决定控制信号的切换时间;进而, 在监控函数的管理下, 控制信号经至多有限次切换后将停止切换, 闭环系统所有信号一致有界, 跟踪误差将收敛到一个残集内, 且该残集可通过减小某些设计参数而变得任意小.特别地, 我们证明, 若系统的某些初始条件为零, 则至多只需要一次切换. 相似文献
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