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T-S模糊广义系统基于观测器的H_∞控制器的设计方法
被引量：
2
1
作者
李丽
张庆灵
何牧
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2009年第4期262-267,280,共7页
针对控制系统中状态变量不可测性,研究了一类T-S模糊广义系统的基于观测器的H∞控制问题,利用李亚普诺夫稳定性理论证明了使闭环系统渐进稳定并且具有适当的H∞性能指标的充分条件,并用严格线性矩阵不等式方法表示了这些充分条件,从而...
针对控制系统中状态变量不可测性,研究了一类T-S模糊广义系统的基于观测器的H∞控制问题,利用李亚普诺夫稳定性理论证明了使闭环系统渐进稳定并且具有适当的H∞性能指标的充分条件,并用严格线性矩阵不等式方法表示了这些充分条件,从而可以通过解矩阵不等式容易地获得基于观测器的H∞控制器。算例说明所提方法有效和可行。
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关键词
T-S模糊广义系统
观测器
H∞控制器
严格线性矩阵不等式
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职称材料
基于观测器的自适应神经网络Backstepping输出反馈控制
2
作者
何牧
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2009年第3期197-203,共7页
针对一类单输入单输出状态不可测非线性系统,提出一种自适应神经网络bakstepping输出反馈控制方法。首先,用神经网络逼近非线性函数,然后设计神经网络自适应观测器估计系统的状态。其次,在backstepping设计框架下,设计了自适应输出反馈...
针对一类单输入单输出状态不可测非线性系统,提出一种自适应神经网络bakstepping输出反馈控制方法。首先,用神经网络逼近非线性函数,然后设计神经网络自适应观测器估计系统的状态。其次,在backstepping设计框架下,设计了自适应输出反馈控制器。最终,证明了所提出的自适应神经网络控制方法能够保证系统所有信号有界的同时,跟踪误差趋近于原点的一个小邻域内。仿真结果进一步验证了所提出方法的有效性。
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关键词
BACKSTEPPING控制
状态观测器
自适应神经网络输出反馈
稳定性分析
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职称材料
题名
T-S模糊广义系统基于观测器的H_∞控制器的设计方法
被引量：
2
1
作者
李丽
张庆灵
何牧
机构
渤海
大学
数学系
东北
大学
系统科学研究所
辽宁工业大学维森信息技术有限公司
出处
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2009年第4期262-267,280,共7页
基金
国家自然科学基金(60574011)
辽宁省教育厅科研基金(JYT200825)
文摘
针对控制系统中状态变量不可测性,研究了一类T-S模糊广义系统的基于观测器的H∞控制问题,利用李亚普诺夫稳定性理论证明了使闭环系统渐进稳定并且具有适当的H∞性能指标的充分条件,并用严格线性矩阵不等式方法表示了这些充分条件,从而可以通过解矩阵不等式容易地获得基于观测器的H∞控制器。算例说明所提方法有效和可行。
关键词
T-S模糊广义系统
观测器
H∞控制器
严格线性矩阵不等式
Keywords
T-S fuzzy descriptor systems
observer
H∞ controller
strict linear matrix inequality
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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职称材料
题名
基于观测器的自适应神经网络Backstepping输出反馈控制
2
作者
何牧
机构
辽宁工业大学维森信息技术有限公司
出处
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2009年第3期197-203,共7页
文摘
针对一类单输入单输出状态不可测非线性系统,提出一种自适应神经网络bakstepping输出反馈控制方法。首先,用神经网络逼近非线性函数,然后设计神经网络自适应观测器估计系统的状态。其次,在backstepping设计框架下,设计了自适应输出反馈控制器。最终,证明了所提出的自适应神经网络控制方法能够保证系统所有信号有界的同时,跟踪误差趋近于原点的一个小邻域内。仿真结果进一步验证了所提出方法的有效性。
关键词
BACKSTEPPING控制
状态观测器
自适应神经网络输出反馈
稳定性分析
Keywords
Backstepping control
state observer
adaptive neural networks output feedback control
stability analysis
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
T-S模糊广义系统基于观测器的H_∞控制器的设计方法
李丽
张庆灵
何牧
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2009
2
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职称材料
2
基于观测器的自适应神经网络Backstepping输出反馈控制
何牧
《辽宁工业大学学报（自然科学版）》
2009
0
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职称材料
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