【摘 要】
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针对一类系统相对阶小于系统阶数的非线性系统,提出了一种基于输入输出线性化的观测器设计方法.首先考虑了模型已知时的非线性系统,通过微分同胚,将原系统变换为标准型,证明
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针对一类系统相对阶小于系统阶数的非线性系统,提出了一种基于输入输出线性化的观测器设计方法.首先考虑了模型已知时的非线性系统,通过微分同胚,将原系统变换为标准型,证明只要系统的零动态是局部指数稳定的,则基于估计误差的非线性动态方程是稳定的,即估计状态收敛到真实状态.然后分析了存在模型不确定性的系统的观测器设计问题,用RBF神经网络逼近不确定性,设计了神经网络加权系数的调整规律和Lyapunov函数,实现了含有不确定性时误差动态方程的渐近稳定性.仿真结果证明了算法的有效性.
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