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文件名称：非线性时滞系统的智能迭代学习控制 (2009年)
文件大小：287KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-18 02:16:47
自然科学 论文
针对一类单输入单输出非线性时滞系统, 提出了一种自适应神经网络迭代学习控制方案, 神经网络用来逼近未知非线性函数和未知非线性时滞函数, 放宽了传统迭代学习控制对非线性函数和非线性时滞函数的限制, 拓展了迭代学习控制的应用范围. 采用Lyapunov-Krasovskii函数和利用反演(Backstepping)技术设计神经网络学习律和控制律, 基于Lyapunov稳定性理论, 证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界, 通过调节设计参数可以实现对目标轨线任意精度的跟踪.