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检索条件"机构=南京理工大学动力学院810室"

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一类非线性不确定系统的神经网络控制: 收藏
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引用; 《信息与控制》2001年第2期30卷 139-142页; 作者：牛玉刚杨成梧南京理工大学动力学院810室210094; 针对一类非线性不确定系统 ,提出了一种自适应神经网络控制方案 .被控系统是部分已知的 ,其中系统已知的动态特性被用来设计保证标称模型稳定的反馈控制器 ,而基于神经网络的动态补偿器则用于补偿系统的非线性不确定性 ,从而可以保证系...; 针对一类非线性不确定系统 ,提出了一种自适应神经网络控制方案 .被控系统是部分已知的 ,其中系统已知的动态特性被用来设计保证标称模型稳定的反馈控制器 ,而基于神经网络的动态补偿器则用于补偿系统的非线性不确定性 ,从而可以保证系统输出跟踪误差渐近收敛于; 来源：详细信息评论

任意初始状态下迭代学习控制的频域分析: 收藏
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引用; 《系统工程与电子技术》2003年第2期25卷 213-215页; 作者：姚仲舒杨成梧王宏飞南京理工大学动力学院810室江苏南京210094; 针对广义受控对象G(s) ,提出了一种迭代学习控制器在频域中设计的思想 ,给出了在任意初始状态下迭代学习控制算法收敛的充分条件 ,证明了经过逐次迭代后系统实际输出信号对期望输出信号的逼近特性 ,输出跟踪误差将一致有界 ,且与期望状...; 针对广义受控对象G(s) ,提出了一种迭代学习控制器在频域中设计的思想 ,给出了在任意初始状态下迭代学习控制算法收敛的充分条件 ,证明了经过逐次迭代后系统实际输出信号对期望输出信号的逼近特性 ,输出跟踪误差将一致有界 ,且与期望状态及期望输入无关。进一步讨论了反馈控制在迭代学习控制器中的作用。仿真结果表明了该算法的有效性。; 来源：详细信息评论

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