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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

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摘要

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,跟踪误差收敛于原点的一个大小可调的邻域.

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来源
《控制理论与应用》 |2003年第4期|589-592|共4页
作者
杨小军; 李俊民;
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作者单位

西北工业大学;

自动控制系;

应用数学系;

陕西;

西安;

710072;

西安电子科技大学;

应用数学系;

陕西;

西安;

710071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
非线性自适应控制; backstepping; 神经网络; 自适应界化;

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