2.845

2023影响因子

(CJCR)

  • 中文核心
  • EI
  • 中国科技核心
  • Scopus
  • CSCD
  • 英国科学文摘

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于模糊模型和神经网络的多时滞不确定非线性系统的鲁棒H∞控制

刘亚 胡寿松

刘亚, 胡寿松. 基于模糊模型和神经网络的多时滞不确定非线性系统的鲁棒H∞控制. 自动化学报, 2003, 29(6): 859-866.
引用本文: 刘亚, 胡寿松. 基于模糊模型和神经网络的多时滞不确定非线性系统的鲁棒H∞控制. 自动化学报, 2003, 29(6): 859-866.
LIU Ya, HU Shou-Song. Robust H∞ Control for Multiple Time-delay Uncertain Nonlinear System Based on Fuzzy Model and Neural Network. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2003, 29(6): 859-866.
Citation: LIU Ya, HU Shou-Song. Robust H∞ Control for Multiple Time-delay Uncertain Nonlinear System Based on Fuzzy Model and Neural Network. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2003, 29(6): 859-866.

基于模糊模型和神经网络的多时滞不确定非线性系统的鲁棒H∞控制

详细信息
    通讯作者:

    刘亚

  • 中图分类号: TP18

Robust H∞ Control for Multiple Time-delay Uncertain Nonlinear System Based on Fuzzy Model and Neural Network

More Information
    Corresponding author: LIU Ya
  • 摘要: 针对一类具有多时滞的不确定非线性系统,提出了一种基于模糊模型和神经网络的组 合控制方法.利用具有多时滞的模糊T-S模型对系统进行近似建模并给出基于线性矩阵不等式 (LMI)的模糊H∞控制律.提出完全自适应RBF神经网络控制方法,通过在线自适应调整RBF 神经网络的权重、函数中心和宽度,来对消系统的未知不确定性和模糊建模误差的影响,不要求 系统的不确定项和模糊建模误差满足任何匹配条件或约束,并证明了闭环系统的稳定性.最后, 将所提出的方法应用到一具有多时滞的非线性混沌系统,仿真结果表明了该方法的有效性.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  2866
  • HTML全文浏览量:  55
  • PDF下载量:  866
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2002-05-22
  • 刊出日期:  2003-06-20

目录

    /

    返回文章
    返回