10.16182/j.issn1004731x.joss.23-FZ0796E
基于时变RBF神经网络的时变非线性系统控制器设计
提出了一种具有时变特性的RBF神经网络,并证明了其逼近定理.以一类非参数化不确定时变非线性系统为研究对象,在用时变RBF神经网络对系统中的时变不确定性进行逼近的同时,综合应用Lyapunov稳定性理论和自适应迭代学习控制技术,设计了控制系统,并得到了稳定性定理,解决了这类系统的控制问题.仿真结果验证了时变神经网络的有效性和控制器设计方案的正确性.
时变非线性、RBF神经网络、迭代学习、自适应控制
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TP273(自动化技术及设备)
2023-11-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共14页
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