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输入饱和度未知的不确定非线性系统的自适应神经动态表面滑模控制
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输入饱和度未知的不确定非线性系统的自适应神经动态表面滑模控制
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针对一类具有不确定性的非线性系统,考虑参数摄动、未建模动态和外界干扰等各种不确定性的综合影响,提出了一种基于切换增益和sigmoid函数边界层厚度的参数自适应滑模控制策略,采用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统全局稳定性.该控制方法消除了传统滑模控制的输入抖振现象,而且跟踪精度高,无须确知不确定项的界.仿真算例验证了该方法的有效性.
不确定非线性时滞系统的自适应滑模控制 (2010年)
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针对一类不确定非线性时滞系统的鲁棒滑模控制器设计问题,提出了一种自适应滑模控制方法,该方法能够有效地削弱系统的输入抖动。基于自适应滑模控制技术和Lyapunov稳定方法,克服了系统不确定性和时滞特性影响,不但保证系统状态可以在有限的时间内到达滑模面,而且还保证了系统的渐近稳定特性。最后给出的仿真结果验证了该控制方案的有效性。
时变不确定非线性系统自适应滑模跟踪控制
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利用神经网络和滑模控制,研究带有饱和输入的一类非线性系统。为了便于问题分析,引入饱和约束模型输出与控制输入的差值这个变量,分5种情况讨论,求得神经网络权值的在线调节律,得到保证闭环系统稳定的控制律。...
执行器饱和度未知的非线性系统基于自适应动态规划的镇定
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为了在空管系统中高效率传输景象数据,在嵌入式零树小波图像编码算法(EZW)的基础上进行了按步骤的整体优化,对低频子带进行无损编码,对同一级的不同子带根据人眼视觉特性进行加权合并,用Huffman编码对符号流进行二次编码,实验结果表明,该方法要优于传统的EZW算法。
非匹配不确定输入时滞系统的自适应滑模控制 (2008年)
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不确定非线性系统的自适应反推高阶终端滑模控制
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<p>针对一类非匹配不确定非线性系统, 提出一种神经网络自适应反推高阶终端滑模控制方案. 反推设计的前<br> ?? − 1 步利用神经网络逼近未知非线性函数, 结合动态面控制设计虚拟控制律, 避免传统反推设计存在的计算复杂性<br> 问题, 并抑制非匹配不确定性的影响; 第?? 步结合非奇异终端滑模设计高阶滑模控制律, 去除控制抖振, 使系统对于<br> 匹配和非匹配不确定性均具有鲁棒性.
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