针对一类未知的连续非线性系统, 提出一个基于单网络近似动态规划(ADP) 的近似最优控制方案. 该方
案通过设计一个新型的递归神经网络(RNN) 辨识器放松了系统模型需已知或部分已知的要求, 并利用一个神经网
络(NN) 近似系统的性能指标函数消除了常规ADP方法中的控制网络. 通过Lyapunov 理论分析严格证明了闭环系
统内所有信号一致最终有界, 并且所获得的性能指标函数和控制输入分别收敛到最优性能指标函数和最优控制输入
的小邻域内. 仿真结果验证了所提出控制方案的有效性.

针对一类具有死区的非仿射非线性系统,将预设性能控制与有限时间控制相结合,提出一种具有预设性能的自适应有限时间跟踪控制方法.基于Backstepping技术、模糊逻辑系统及有限时间Lyapunov稳定理论,给出使系统半全局实际有限时间稳定(semi-globally practically finite-time stable,SGPFS)的充分条件和设计步骤.该控制策略不仅使系统的输出误差在有限时间内收敛到一个预先设定区域,同时保证其收敛速度、最大超调量和稳态误差均满足预先设定的性能要求.最后通过仿真示例验证了所提出设计方法的有效性.

基于神经网络MIMO非仿射系统自适应输出反馈控制，赵品，，针对一类多输入多输出（MIMO）非仿射非线性系统，设计了一种基于神经网络的自适应输出反馈控制方案，使得输出信号能够跟踪给定光��

针对一类具有外界扰动的严格反馈非线性系统, 将Backstepping 技术、预设性能控制和鲁棒控制相结合, 提出一种预设性能鲁棒控制器设计方法. 通过误差转换, 建立系统等效误差模型, 利用Backstepping 和鲁棒控制逐步递推选择适当的Lyapunov 函数设计预设性能鲁棒控制器. 该控制策略兼顾系统的暂态和稳态性能, 仿真实例表明了所提出设计方法的有效性.

基于间隙度量的非线性系统集成多线性模型预测控制

例3-8 线性+非线性 系统

针对一类单输入单输出非线性不确定系统, 提出一种稳定的直接自适应模糊输出反馈监督控制算法. 该算
法不需要系统的状态完全可测的假设条件, 监督控制不仅迫使系统的状态在指定的集合内, 而且当模糊自适应控制
处于良好的工作状态时, 监督控制可以关闭. 证明了整个模糊自适应输出反馈控制算法可以保证闭环系统稳定.

一类非严格反馈随机非线性系统的基于逼近的自适应模糊控制

Block 可以测量位移功率因数、失真功率因数和真实功率因数。

有需要随机实验的同学来参考一下，这是随机实验的第一个。