检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安电子科技大学应用数学系,西安710071
出 处:《自动化技术与应用》2003年第6期6-9,共4页Techniques of Automation and Applications
摘 要:利用WNN(小波神经网络 )逼近未知函数 ,将未知离散非线性系统转化为一类参数化严格反馈系统 ,进而对变换后的系统给出一个避免过参数化的自适应反推控制器 ,并证明该控制器可保证在存在参数不确定性和函数不确定性的条件下 ,整个自适应系统的状态全局有界 ,同时也可保证系统的跟踪误差落在一个大小与不确定性成比例的紧集中 ,仿真结果表明该控制器具有较强的鲁棒性 。The strict-feedback discrete-time nonlinear systems with unknown functions are firstly transformed into a class of parametric strict-feedback discrete_time nonlinear systems via a wavelet_based neural network (WNN) function approximator.Then a robust backstepping adaptive controller without overparameterization is proposed,which shows the global boundedness of the whole adaptive system with parametric and functional uncertainties.It can also ensure that the tracking error falls within a compact set whose size is proportional to the magnitude of the uncertainties.The results of simulation represent that the proposed controller has the robustness and can be applied to the different objects.
关 键 词:离散非线性系统 自适应控制器 神经网络 鲁棒自适应NN控制
分 类 号:TP271.8[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP273.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.145