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一类非线性系统基于Backstepping的自适应鲁棒神经网络控制
被引量：
7
1
作者
杨小军
李俊民
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第4期589-592,共4页
针对一类未知非线性系统提出了一种基于Backstepping的自适应神经网络控制方法,放松了满足匹配条件,要求神经网络逼近误差的边界已知等一些限制性的假设。扩展了自适应backstepping和自适应神经控制的适用范围,整个闭环系统表明是最终...
针对一类未知非线性系统提出了一种基于Backstepping的自适应神经网络控制方法,放松了满足匹配条件,要求神经网络逼近误差的边界已知等一些限制性的假设。扩展了自适应backstepping和自适应神经控制的适用范围,整个闭环系统表明是最终一致有界的。
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关键词
非线性系统
BACKSTEPPING
自适应鲁棒神经网络控制
自适应控制
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职称材料
题名
一类非线性系统基于Backstepping的自适应鲁棒神经网络控制
被引量：
7
1
作者
杨小军
李俊民
机构
西北工业大学自动控制系应用数学系
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
2003年第4期589-592,共4页
文摘
针对一类未知非线性系统提出了一种基于Backstepping的自适应神经网络控制方法,放松了满足匹配条件,要求神经网络逼近误差的边界已知等一些限制性的假设。扩展了自适应backstepping和自适应神经控制的适用范围,整个闭环系统表明是最终一致有界的。
关键词
非线性系统
BACKSTEPPING
自适应鲁棒神经网络控制
自适应控制
Keywords
nonlinear adaptive control
backstepping
neural network
adaptive bounding
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一类非线性系统基于Backstepping的自适应鲁棒神经网络控制
杨小军
李俊民
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
7
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