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连续搅拌反应釜的自适应神经网络控制

李东娟  
【摘要】:基于神经网络的逼近特性,针对一类包含未知函数的串级连续搅拌釜式反应系统,提出了一种自适应控制算法。由于所考虑的反应系统具有非线性特性以及未知函数存在于各子系统的方程中,因此,该系统是复杂和难于控制的。为了克服困难,神经网络逼近系统中的未知函数,新奇的递归设计方法用于消除系统中的互联项,同时,需要定义特殊的被逼近非线性函数。利用李雅普诺夫稳定性分析方法,提出的控制算法保证了闭环系统的所有信号是有界的和系统的输出收敛到零的邻域内。仿真例子表明提出的控制算法是有效的。

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