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State Observation for a Class of Uncertain Nonlinear Systems via Deterministic Learning

【摘要】:In this paper,based on the recently proposed theory of deterministic learning,a new neural observer is proposed for a class of uncertain nonlinear systems undergoing periodic or recurrent motions.Firstly,it is shown that the state observation error converges to a small neighborhood of zero exponentially in finite time,and a partial persistent excitation(PE)condition is satisfied.Secondly,by imposing an auxiliary filter and constructing a new Lyapunov function,it is obtained that the neural weight estimation error also converges to a small neighborhood of zero.Thus,the system uncertain dynamics along the periodic trajectory can be locally-accurately identified by the radial basis function(RBF)neural networks(NNs)and then stored in a constant RBF NNs.Finally,a constant NNs observer is also implemented,with guaranteed stability and good performance.The proposed observer scheme does not require high-gain design,and the embedded localized NNs can learn(identify)the nonlinear uncertain dynamics along the estimated periodic or recurrent system trajectory.

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