使用多层神经网络的时变和非线性参数化系统的自适应跟踪
本简介解决了设计自适应神经网络的问题一类未知的严格反馈系统的网络跟踪控制非线性出现的已知周期的时变扰动功能未知。 多层神经网络（MNN）和傅立叶级数展开（FSE）被组合到新颖的逼近器中进行建模系统中的每个不确定性。 动态表面控制（DSC）方法和积分型李雅普诺夫函数（ILF）技术组合设计控制算法。 所有闭环的极限一致有界信号得到保证。 跟踪误差被证明收敛到很小围绕原点设置的残差。 提供了两个仿真示例来说明本文中提出的控制方案的可行性。
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