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一类随机非线性系统基于降阶观测器的反步跟踪控制
一类随机非线性系统基于降阶观测器的反步跟踪控制
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一类随机非线性系统基于降阶观测器的反步跟踪控制
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一类非线性系统的降阶脉冲控制
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一类基于观测器法的非线性系统的输出反馈控制 (2011年)
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研究了一类非严格三角形式非线性系统的输出反馈控制问题.结合观测器设计法,技巧性地选取Lya-punov函数,构造了一个动态输出补偿器和光滑控制器,使系统达到全局渐近稳定.扩展了系统结构,弱化了结论成立的条件,最后的仿真例子阐明了结论的正确性.
一类随机非线性系统的反步自适应神经控制
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基于非线性干扰观测器的一类欠驱动系统跟踪控制
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针对一类欠驱动系统的跟踪控制问题,提出一种基于非线性干扰观测器的控制策略.首先给出一种基于跟踪误差的输出函数,通过等式变形和Butterworth低通滤波器解决未知控制方向问题;其次,引入一种新型非线性干扰观测器,对系统未知模型进行补偿,使控制器的设计无需知道系统的结构和参数;再次,通过对系统的内部动态和外部动态的分析,证明闭环系统的输出收敛于原点,跟踪误差信号一致最终有界;最后,将该方法应用于小
一类非严格反馈随机非线性系统基于观测器的自适应神经动态表面控制
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一类基于干扰观测器的非线性随机系统的复合抗扰控制
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基于观测器设计的随机非线性时滞系统 模糊自适应动态面控制 (2012年)
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首先设计 了非线性观测器使其对系统的状态进行估计,设计模糊状态观测器估计不可测状态。利用所设计的观测器,动态 面控制技术以及自适应backstepping控制方法,设计了一种自适应输出反馈控制器。并且证明了闭环随机...
一类随机非线性系统的输出反馈全局镇定 (2007年)
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将基于增益观测器的非线性系统输出反馈全局镇定控制器设计方法推广到随机情形，使之适用于一般的随机非线性系统．与已有基于反步法设计的镇定控制器相比，该方法不要求该随机非线性系统满足严格反馈条件，对其噪声...
基于状态观测器的一类非线性系统的模糊鲁棒控制
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利用 T-S 模型对一类非线性不确定系统进行模糊建模, 在此基础上研究模糊鲁棒观测器及模 糊状态鲁棒控制器的设计,并证明所设计的模糊鲁棒观测器和模糊状态鲁棒控制器具有全局渐近稳定 性质。
一类随机系统基于干扰观测器的抗干扰控制
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一类不确定非线性系统反步自适应神经网络控制研究
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<p>针对含有高阶不确定扰动项且不可参数线性化的一类非线性系统, 采用反步递推方法设计基于多层神经网<br> 络的自适应控制器. 多层神经网络可较好地逼近非线性系统, 其权值能在系统先验知识不多的情况下在线调整. 给出<br> 了神经网络L yapunov 意义下稳定的在线自适应律. 在设计控制器的过程中, 采用类加权形式L yapunov 函数, 使得<br> 控制器能有效处理自适应控制奇
一类不确定非线性系统的扰动观测器和自适应反步复合控制方法
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针对一类受到多源干扰的非线性系统，提出了一种新的抗干扰控制方案。 本文中的麻烦。 不确定的多源干扰分为两部分，一是谐波或常数带有部分已知信息的扰动，可以由外生系统制定，另一个则是未知时间- 变化的干扰。 非线性扰动观测器（NDO）与控制器设计分开构造，以进行估计第一种干扰。 通过将NDO与自适应反推技术集成在一起，可实现一种新型的复合抗干扰针对非线性系统提出了一种控制方案。 然后对闭环系统的所有信
随机非线性系统的输出反馈控制 (2009年)
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针对满足线性增长条件的一类随机非线性系统,本文研究了输出反馈镇定问题.然而不同于现有的所有文 献,由于线性增长条件中含有不可量测的状态,引入了一个待定的高增益观测器.利用反推设计技术,构造性地给 出了一个输出...
一类随机时滞大系统的自适应NN控制
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一类随机时滞大系统的自适应NN控制，李靖，李俊民，针对一类随机非线性时滞大系统,采用非线性观测器,结合神经网络和backstepping的设计方法,提出了一种自适应神经网络输出反馈分散控制设
一类随机非线性系统的输出反馈镇定 (2011年)
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针对一类随机非线性系统的输出反馈镇定问题,首先利用反推技术和设计有效的观测器,为其 对应的标称系统设计稳定的输出反馈控制器 ;然后通过有效的坐标变换,并选择恰当的高增益参数,利用高增 益齐次占优技术,为整个...
论文研究-带有丢包的线性参数变化系统的H∞控制.pdf
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主要研究了一类带有Lipschitz非线性和随机通信丢包的线性参数变化系统（LPV）基于观测器的[H∞]控制问题。针对信号传递中的随机丢包，使用了已知条件概率分布的Bernoulli分布序列来描述。在随机丢包存在的情况下，...
具有时变时滞的随机非线性严格反馈系统的自适应NN Backstepping输出反馈控制
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圆判据适用于设计一个非线性观测器，没有线性增长条件取决于系统状态，将其强加于非线性函数。 假设系统中存在时变延迟输出，仅采用NN来补偿所有未知数非线性项取决于延迟输出，因此， 提出的控制算法比现有的算法...
一类Lipschitz 非线性切换系统基于观测器的
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<p>针对一类Lipschitz 非线性切换系统, 研究基于观测器的??∞ 输出跟踪控制问题. 借助微分中值定理, 将<br> Lipschitz 非线性切换系统转化为线性参数切换系统. 当状态变量不可测或不易测时, 利用多Lyapunov 函数方法, 同<br> 时设计观测器、基于观测器的跟踪控制器和滞后切换信号, 使得系统满足??∞ 输出跟踪性能. 最后通过仿真例子表<br> 明了设计方
一类非线性纯反馈系统基于观测器的自适应神经控制
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本文针对一类非线性纯反馈系统的自适应神经输出反馈控制问题进行了研究。 首先构造状态观察器以估计不可测量的状态变量。 径向基函数（RBF）神经网络（NNs）用于近似未知的非线性函数，而后推自适应技术则用于构造控制器。 所提出的控制方案保证了闭环系统中所有信号的半全局一致极限极限（SGUUB）。 最后，通过仿真实例验证了所提方法的有效性。
一类非线性系统基于观测器的自适应容错控制 (2011年)
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研究了一类不确定非线性系统的自适应容错控制问题。在系统的非线性函数、外界扰 动、建模不确定性以及未知故障输入的上界均未知的情况下,通过构造Lyapunov函数,基于鲁 棒自适应观测器设计了新的自适应容错控制器,使得闭环系统渐近稳定。最后,通过仿真算例 说明了本文方法的有效性和优越性。
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一类输出受限非线性系统的自适应反步量化控制
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本文涉及一类输出受限的非线性系统的自适应反步量化控制问题。 基于控制信号的新变换，该系统不需要任何假设。 首先，将滞后量化器分解为线性部分和非线性部分。 然后，通过构造适当的Lyapunov函数并选择一些适当的设计参数，将稳定误差控制在原点的任意小邻域内，并满足输出约束。 最后，给出一个数值例子来说明所提出的控制方案的性能。
随机时滞系统的神经网络输出反馈动态面控制
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系统辨识(6):多新息辨识理论与方法 (2012年)
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然后，给出了方程误差类系统、输出误差类系统、输入非线性系统的随机梯度辨识算法、多新息随机梯度算法和多新息最小二乘辨识算法；最后，简单说明了多新息辨识理论可以发展到多新息观测器和多新息卡尔曼滤波理论.
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