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切换随机非线性系统的自适应量化控制
切换随机非线性系统的自适应量化控制
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切换随机非线性系统的自适应量化控制
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一类随机非线性系统的自适应控制 (2012年)
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研究一类单输入单输出的严格反馈随机非线性系统的自适应神经控制问题.利用神经网络参数化(RBF)和backstepping技术来进行控制器设计.所设计的控制器确保所有闭环信号是概率意义下有界的.
非线性随机系统自适应神经网络控制
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5星 · 资源好评率100%
非线性随机系统自适应神经网络控制,非常好的资源，讲解很透彻，很容易理解！
有外部扰动的随机纯反馈非线性系统的自适应模糊控制
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应用模糊逼近方法研究了一类具有外部扰动的随机纯反馈非线性系统的自适应模糊控制问题。在反推设计的每一步中,利用中值定理解决纯反馈非线性函数问题。通过设计虚拟控制信号和自适应率,解决外部扰动问题。基于模糊逻辑系统的逼近能力,设计了一种新的自适应控制方案,保证了闭环系统的所有信号一致有界,并且跟踪误差收敛到原点的小邻域。最后仿真结果证明了所提出方案的有效性。
基于Backstepping技术的马尔可夫跳跃非线性系统的鲁棒自适应切换控制。
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本文研究了具有未建模动力学和维纳噪声的马尔可夫跳跃非线性系统的鲁棒自适应开关控制器设计。 所涉及的系统是严格反馈形式，并且由于实际的限制，噪声的统计信息是未知的。 通过将普通输入状态稳定性（ISS）扩展到跳跃情况，提出了随机Lyapunov稳定性准则。 通过使用反推技术和随机小增益定理，设计了一种开关控制器，以确保随机稳定性。 同样，系统状态将收敛到一个吸引区域，通过选择适当的控制参数可以使其半径
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针对一类非线性不确定的大规模系统，提出了一种新型的分散自适应积分滑模控制律，该系统具有量化器灵敏度参数之间的量化失配问题。 首先，通过应用线性矩阵不等式技术，推导积分型滑动面函数，以确保整个滑模动力学的稳定性，并获得规定的有界L-2增益性能。 其次，建立了分散自适应滑模控制律，以确保在存在量化失配，相互关联的模型不确定性和外部干扰的情况下，滑动歧管的可达性。 最后，通过一个例子验证了理论结果的正确
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