模糊CMAC神经网络用于MIMO非线性系统的反馈线性化

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针对一类多输入多输出(MIMO)连续时间非线性系统,应用模糊CMAC神经网络,给出一种状态反馈控制器,用于使状态反馈可线性化的未知的非线性动态系统获得要求的跟踪性能.在很弱的假设条件下,应用李雅普诺夫稳定性理论严格地证明了闭环系统内的所有信号为一致最终有界(UUB). For a class of multiple input multiple output (MIMO) continuous-time nonlinear systems, a fuzzy state feedback controller is proposed based on fuzzy CMAC neural network to obtain the desired tracking of an unknown nonlinear dynamic system that can linearize the state feedback Under the very weak assumptions, applying Lyapunov stability theory, all signals in the closed-loop system are strictly proved to be uniformly ultimate bound (UUB).
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