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基于神经网络非线性系统的辨识与控制

任雪梅  高为炳  
【摘要】:本文提出了由静态的前馈网络和稳定的滤波器构成的非线性系统的辨识模型,讨论了在神经网络模型误差存在的情况下,神经网络应用于辨识和控制过程中系统的稳定性问题。最后研究了在非线性系统的期望轨迹跟踪过程中,通过增加滑动控制来补偿神经网络的模型误差,从而达到提高系统跟踪性能的目的。

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