【摘 要】
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结合高增益观测器,针对相对阶为n的非线性系统,设计了神经网络自适应控制器.利用Lyapnov定理获得了神经网络权值的更新律和控制器的控制律,从而确保了整个闭环系统的稳定性和
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,桂林电子工业学院智能系统与工业控制研究室
【基金项目】
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国家自然科学基金，广西自然科学基金
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结合高增益观测器,针对相对阶为n的非线性系统,设计了神经网络自适应控制器.利用Lyapnov定理获得了神经网络权值的更新律和控制器的控制律,从而确保了整个闭环系统的稳定性和有界性.由于神经网络不需任何的离线训练,因而该控制器能够广泛应用于一大类非线性性系统的控制中.仿真结果验证了控制方案的有效性.
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