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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
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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. 展开更多
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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