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摘要:
提出了一种基于T-S模糊型的鲁棒自适应跟踪控制方法.整个控制方案在结合所有的局部线性状态反馈控制器的基础上,引入了基于自适应神经网络的鲁棒控制器.所提出的模糊自适应鲁棒控制器设计方法不需要求取李亚普诺夫方程的公共解,不要求系统的不确定性项满足任何匹配条件或约束条件.所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,可以有效地对消系统的未知不确定性的影响.同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,弥补了神经网络的不足.所提出的方案保证了闭环系统的稳定性,有效地提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.仿真实例表明了所提出方法的有效性.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 不确定非线性系统的模糊鲁棒跟踪控制
来源期刊 自动化学报 学科 工学
关键词 模糊T-S模型 RBF神经网络 自适应跟踪控制 鲁棒性
年,卷(期) 2004,(6) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 949-953
页数 5页 分类号 TP18
字数 2399字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡寿松 南京航空航天大学自动化学院 185 3001 28.0 46.0
2 刘亚 南京航空航天大学自动化学院 24 530 13.0 23.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊T-S模型
RBF神经网络
自适应跟踪控制
鲁棒性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导