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非线性关联系统自适应神经网络输出反馈分散控制
被引量:
3
1
作者
陈为胜
李俊民
陈国培
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期650-654,共5页
针对一类带有完全未知关联项的非线性大系统,提出一种自适应神经网络输出反馈分散控制方法.采用神经网络逼近未知的关联项,因此对关联项常做的假设如匹配条件,被上界函数所界定等不再要求.在神经元输入中采用参考信号取代关联信号,从而...
针对一类带有完全未知关联项的非线性大系统,提出一种自适应神经网络输出反馈分散控制方法.采用神经网络逼近未知的关联项,因此对关联项常做的假设如匹配条件,被上界函数所界定等不再要求.在神经元输入中采用参考信号取代关联信号,从而成功地避免了对关联信号的微分.保证了闭环系统所有信号半全局一致最终有界,证明了跟踪误差收敛于一个包含原点的小残集.
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关键词
非线性大系统
神经网络
分散输出反馈控制
积分反推
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职称材料
题名
非线性关联系统自适应神经网络输出反馈分散控制
被引量:
3
1
作者
陈为胜
李俊民
陈国培
机构
西安电子科技大学应用数学系
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期650-654,共5页
基金
国家自然科学基金(60374015
60775013).
文摘
针对一类带有完全未知关联项的非线性大系统,提出一种自适应神经网络输出反馈分散控制方法.采用神经网络逼近未知的关联项,因此对关联项常做的假设如匹配条件,被上界函数所界定等不再要求.在神经元输入中采用参考信号取代关联信号,从而成功地避免了对关联信号的微分.保证了闭环系统所有信号半全局一致最终有界,证明了跟踪误差收敛于一个包含原点的小残集.
关键词
非线性大系统
神经网络
分散输出反馈控制
积分反推
Keywords
nonlinear large-scale system
neural network
decentralized output-feedback control
backstepping
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
非线性关联系统自适应神经网络输出反馈分散控制
陈为胜
李俊民
陈国培
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
3
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