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摘要:
对于一类具有三角结构的单输入单输出的不确定非线性系统,用反步法(backstepping)和动态面控制方法(dynamic surface control technique)设计了一种使用神经网络补偿未知非线性的L2-增益鲁棒控制器.控制器设计中没有直接解HJI(Hamilton-Jacobi-Isaac)不等式.合理的选择了L2-增益性能指标,将被控系统各个状态变量的跟踪误差和神经网络各权值的跟踪误差看作整个控制系统的各个状态变量,并用Lyapunov定理和HJI不等式证明了使用提出的控制器后,这些状态变量具有小于等于事先规定的正实数γ的L2-增益.当系统的扰动信号为零向量时,提出的控制器在原点是大范围渐近稳定的.仿真研究结果表明所提出的控制器具有很好的跟踪性能和很强的鲁棒性.
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一类非线性不确定系统的神经网络控制
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鲁棒性
内容分析
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文献信息
篇名 一类不确定系统的神经网络L2-增益鲁棒控制
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 L2-增益鲁棒控制 非线性系统 反步法 动态面控制方法 神经网络
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 745-752
页数 分类号 TP13
字数 6398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 王耀南 湖南大学电气与信息工程学院 624 12897 53.0 86.0
2 陈维 湖南大学电气与信息工程学院 10 97 4.0 9.0
6 许海霞 湖南大学电气与信息工程学院 8 78 3.0 8.0
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研究主题发展历程
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L2-增益鲁棒控制
非线性系统
反步法
动态面控制方法
神经网络
研究起点
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引文网络交叉学科
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控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
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72515
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