基于动态递归神经网的鲁棒观测器研究
【摘要】：本文针对一类非线性的单输入单输出(SISO)系统,用动态递归神经网络(DRNN)研究了一种构造非线性观測器的方法。这种观测器具有以下几个特点: 1、神经网络的权系数矩阵在线自适应学习,无需离线学习; 2、无需精确了解非线性函数,对系统的未知参数不要求是线性的:3、对某一类型的非线性系统具有普适性。本文对所设计的神经网观测器给出了稳定性和参数有界性的证明,并给出了仿真实验及简要分析。
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