对于一类具有未知时变时滞和虚拟控制系数的不确定严格反馈非线性系统, 基于后推设计提出一种自适应神经网络控制方案. 选取适当的Lyapunov-Krasovskii 泛函补偿未知时变时滞不确定项. 通过构造连续的待逼近函数来解决利用神经网络对未知非线性函数进行逼近时出现的奇异问题. 通过引入一个新的中间变量, 保证了虚拟控制求导的正确性. 仿真算例表明, 所设计的控制器能保证闭环系统所有信号是半全局一致终结有界的, 且跟踪误差收敛到零的一个邻域内.
2021-07-12 16:43:58
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一种基于自适应神经网络的谐波电流检测方法的仿真，张国荣，王英，有源电力滤波器（APF）的性能很大程度上取决于其采用的谐波电流检测方法。本文介绍一种基于自适应神经网络的谐波电流检测方法，这
2021-05-08 20:38:54
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针对装甲车辆铅酸蓄电池健康状况影响因素复杂、难以准确预测的特点，提出了基于自适应神经网络模糊推理系统的蓄电池SOH预测模型。在确定模型的输入变量后，对其进行了MATLAB仿真和实测数据验证分析。结果表明，该模型具有很高的预测精度，在装甲车辆铅酸蓄电池SOH预测上具有很高的实用价值。
2021-04-01 21:17:42
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针对模型未知的多机械臂系统，利用多个独立的 ＲＢＦ神经网络，对每个子机械臂系统进行逼近，基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系，结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程，随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近，摆 脱 了 数学模型的限制，扩大了控制器的应用范围，在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪，并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步，提高了控制器的鲁棒性。最 后 通 过 Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳 定 性 分析和 Ｍａｔｌａｂ仿真对所设计的同步控制器进行了验证
2021-03-22 09:08:41
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《stable adaptive nn control》稳定自适应神经网络控制，这本书在springer上卖300多美元，不过真的相当有用！
2019-12-21 21:24:46
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