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摘要:
针对一类控制增益函数及符号均未知的不确定非线性系统,基于反推滑模设计方法,提出一种鲁棒自适应神经网络控制方案.结合Nussbaum增益设计技术和神经网络逼近能力,取消了控制增益函数及符号已知的条件,应用积分型Lyapunov函数避免了控制器奇异性问题,并通过引入神经网络逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项消除了建模误差和不确定干扰的影响.理论分析证明了闭环系统所有信号半全局一致终结有界,仿真结果验证了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 控制增益符号未知的不确定非线性系统鲁棒自适应控制
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 不确定非线性系统 反推滑模控制 神经网络 鲁棒自适应控制
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 252-258,265
页数 分类号 TP273
字数 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 胡剑波 空军工程大学工程学院 65 396 11.0 16.0
2 王坚浩 空军工程大学工程学院 18 112 6.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
不确定非线性系统
反推滑模控制
神经网络
鲁棒自适应控制
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
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
出版文献量(篇)
7031
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20
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141238
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