【摘 要】
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针对传统线性观测器只在操作点附近具有工作满意度区间和传统非线性观测器对模型准确度依赖较大的问题,提出一种非传统的神经网络观测器设计方法。该神经网络是一个三层前馈
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针对传统线性观测器只在操作点附近具有工作满意度区间和传统非线性观测器对模型准确度依赖较大的问题,提出一种非传统的神经网络观测器设计方法。该神经网络是一个三层前馈网络,采用带修正项的误差反传算法进行训练以保证控制的精度和权值的有界。为降低对系统模型精度的依赖度,采用神经网络去识别系统的非线性部分,再结合传统的龙伯格观测器去重构系统的状态。利用Lyapunov直接法保证基于权值误差的非传统观测器的稳定性。最后将该观测器应用于机器人轨迹跟踪控制中,仿真结果表明:该方法适用于模型精度较低的非线性系统,可以满足控制
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