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针对一类不确定非仿射非线性时滞系统,提出了一种神经网络的自适应控制器.利用隐函数定理、泰勒展开式和中值定理,把非仿射非线性时滞系统转化为仿射非线性时滞系统,同时利用神经网络可逼近任意非线性函数的能力,结合误差滤波理论及Young不等式处理时滞项.根据Lyapunov理论,在一定的条件下,给出了系统稳定的充分条件,并给予证明.该控制器保证了跟踪误差收敛,从而说明了该控制器的有效性. 相似文献
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研究了一类带有不确定非线性时变时滞系统的鲁棒渐近稳定问题.利用Lyapunov稳定性定理和LMI技术,给出了不确定非线性时变时滞系统在具有鲁棒状态反馈控制下鲁棒渐近稳定的充分条件.计算机仿真算例表明了该方法的有效性. 相似文献
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针对一类范数有界非线性不确定状态时滞系统,讨论其时滞依赖干扰抑制问题,得出了相应的LMI判据,通过设计的时滞依赖有记忆状态反馈控制律,可保证闭环系统的鲁棒稳定性且能优化二次型干扰抑制水平,当时滞较小时,具有较小的保守性,计算机仿真算例表明了该方法的有效性． 相似文献
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针对一类范数有界非线性不确定状态时滞系统,讨论其时滞依赖干扰抑制问题,得出了相应的LMI判据,通过设计的时滞依赖有记忆状态反馈控制律,可保证闭环系统的鲁棒稳定性且能优化二次型干扰抑制水平,当时滞较小时,具有较小的保守性,计算机仿真算例表明了该方法的有效性. 相似文献
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对一类含时滞的单输入单输出的非线性系统提出了一种新的自适应神经网络控制方法.利用径向基神经网络来估计未知的连续函数.在设计中利用积分型Lyapunov-Krasovskii来消除未知的时滞.该文的结果的主要优点是:不仅有效地避免了控制奇异问题,也消除了对未知虚拟控制条件的限制. 相似文献
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