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针对一类具有非仿射函数和下三角结构的、受干扰未知的非线性系统, 提出一种新的自适应神经网络控制 方法. 它是严格反馈不确定系统和纯反馈系统的更一般化表达. 在Back stepp ing 设计思想基础上, 证明了闭环信号的 半全局最终一致有界性, 并很好地处理了控制方向和控制奇异问题. 通过仿真验证了该方法的有效性.

AN150 Application Note CS5531/32/33/34 FREQUENTLY ASKED QUESTIONS INTRODUCTION The CS5531/32/33/34 are 16 and 24-bit ADCs that include an ultra low-noise amplifier, a 2 or 4-channel multiplexer, and various conversion and calibration options. This application note is intended to provide a resource to help users understand how to best use the features of these ADCs. The “Getting Started” section outlines the order in which certain things should be done in software to ensure that the converter functions correctly. The “Questions and Answers” section discusses many of the common questions that arise when using these ADCs for the first time.

笔者所采用的方法是使用一个零点对新极点进行抵消，从而使其稳定工作，使用这种方法基本不会损失运放的带宽，同时能起到良好的效果。采用这种补偿方法需要有一个前提条件，那就是放大器需要有比较大的闭环增益，这样才能产生比较好的效果。而在开关电源应用中，为了得到稳定的输出电压，内部误差放大器的闭环增益一般都会比较大，因此非常适合使用这种方法。