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基于积分型李亚普诺夫函数的直接自适应神经网络控制
被引量：
3
1
作者
张天平
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第6期996-1001,共6页
针对一类具有下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统 ,基于滑模控制原理 ,并利用多层神经网络的逼近能力 ,提出了一种直接自适应神经网络控制器设计的新方案 .通过引入积分型李亚普诺夫函数及残差与逼近误差和的上界函数的自适应补偿项 ...
针对一类具有下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统 ,基于滑模控制原理 ,并利用多层神经网络的逼近能力 ,提出了一种直接自适应神经网络控制器设计的新方案 .通过引入积分型李亚普诺夫函数及残差与逼近误差和的上界函数的自适应补偿项 ,证明了闭环系统是全局稳定的 。
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关键词
自适应
控制
神经网络
积分型李亚普诺夫函数
自适应补偿项
滑模控制原理
全局稳定性
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职称材料
题名
基于积分型李亚普诺夫函数的直接自适应神经网络控制
被引量：
3
1
作者
张天平
机构
扬州大学信息工程学院计算机系
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第6期996-1001,共6页
基金
国家自然科学基金 (6 0 0 74 0 13
6 99340 10 )
+1 种基金
江苏省教育厅高校科研基金 (0 0KJB5 10 0 0 6 )
扬州大学信息科学学科群基金 (ISG0 30 6 0 6 )资助~~
文摘
针对一类具有下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统 ,基于滑模控制原理 ,并利用多层神经网络的逼近能力 ,提出了一种直接自适应神经网络控制器设计的新方案 .通过引入积分型李亚普诺夫函数及残差与逼近误差和的上界函数的自适应补偿项 ,证明了闭环系统是全局稳定的 。
关键词
自适应
控制
神经网络
积分型李亚普诺夫函数
自适应补偿项
滑模控制原理
全局稳定性
Keywords
Nonlinear systems,neural networks,adaptive control,global stability
分类号
TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于积分型李亚普诺夫函数的直接自适应神经网络控制
张天平
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2003
3
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