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具有未知死区输入的大规模随机非线性时滞系统的自适应分散神经网络控制
具有未知死区输入的大规模随机非线性时滞系统的自适应分散神经网络控制
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具有未知死区输入的大规模随机非线性时滞系统的自适应分散神经网络控制
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控制方向未知的随机非线性时变时滞系统的输出反馈自适应神经控制
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针对一类具有未知控制方向的随机非线性时变时滞系统，提出了一种自适应输出反馈神经网络（NN）控制方案。 为了使控制器设计可行，将未知的控制系数分组在一起，并使用线性状态转换技术将原始系统转换为新系统。 然后，将Nussbaum函数技术并入Backstepping递归设计技术中，以解决未知控制方向的问题。 此外，在系统输出中存在时变延迟的假设下，根据延迟的输出，仅使用一个NN来补偿所有未知的非线性项。
具有未建模动力学和时滞分布的时滞非线性系统的自适应神经控制
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时变时滞非线性系统自适应神经网络控制
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对于一类具有未知时变时滞和虚拟控制系数的不确定严格反馈非线性系统, 基于后推设计提出一种自适应神经网络控制方案. 选取适当的Lyapunov-Krasovskii 泛函补偿未知时变时滞不确定项. 通过构造连续的待逼近函数来解决利用神经网络对未知非线性函数进行逼近时出现的奇异问题. 通过引入一个新的中间变量, 保证了虚拟控制求导的正确性. 仿真算例表明, 所设计的控制器能保证闭环系统所有信号是半全局
具有未知死区输入非线性系统的迭代学习控制
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<P class=MsoNormal xss=removed><SPAN xss=removed><FONT color=#204063 size=3>针对一类具有死区输入非线性系统，提出一种实现有限作业区间轨迹跟踪控制的神经网络迭代学习算法．</FONT></SPAN></P> <P class=MsoNormal xss=removed><FONT size=3><FONT color=#20
具有未知控制方向和扰动的随机时滞非线性系统的自适应NN输出反馈控制
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带有时变时滞和未知死区的纯反馈系统的自适应跟踪控制
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针对一类带有时变时滞和未知死区的纯反馈非线性系统,提出一种新的自适应模糊跟踪控制方案。采用自适应反步法设计了一个虚拟控制输入信号;利用模糊逻辑近似解决了系统中的未知函数所带来的困扰;为了处理未知死区干扰,...
一类具有未知死区的随机纯反馈非线性系统的直接自适应神经跟踪控制
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本文考虑了一类具有未知死区的非线性随机纯反馈系统的自适应神经跟踪控制问题。 基于径向基函数神经网络的在线逼近能力，通过反步技术提出了一种新型的自适应神经控制器。 结果表明，所提出的控制器保证了闭环系统的...
具有未知控制方向和输入死区的非线性系统的自适应神经控制
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对于一类具有未知时变延迟的大型系统，考虑了分散的输出反馈控制问题。 不确定的互连受系数未知的一般非线性函数限制。 每个子系统的控制方向参数都是未知的，这给分散控制器设计带来了挑战。 为了解决这个问题，我们在Nussbaum函数的帮助下提出了一种新的分散控制方案。 首先设计分散式滤波器。 通过构造Lyapunov-Krasovskii函数，我们设计了动态输出反馈控制器。 严格证明了闭环系统是渐近稳定
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针对含有未知时变参数和时变时滞的非线性参数化系统,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法.该方 法将参数分离技术与信号置换思想相结合,可以处理含有时变参数和时滞相关不确定性的非线性系统.设计了一种自适应控制策略,使跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分渐近收敛于零.通过构造Lyapunov-Krasovskii型复合 能量函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.给出两个仿真例子验证了控制方法的有效性.
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讨论了一类非线性不确定奇异时滞系统的保性能控制问题。基于线性矩阵不等式及基本不等式的方法,研究了所给定的性能函数及所容许的时滞。设计了一个无记忆反馈控制器,使得闭环系统稳定并且闭环系统的性能指标不大于指标上界。利用线性矩阵不等式的约束条件,给出了闭环系统的保性能的充分条件,用数值算例说明了方法的有效性。
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该方法提出一种简化非线性死区输入模型，取消了非线性死区输入模型的倾斜度相等以及死区边界对称的条件，还取消了非线性死区输入模型各种参数已知的条件．该方法通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数...
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