【摘 要】
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提出一种利用神经网络逼近具有不确定性及随机干扰的仿射非线性系统新算法，采用自适应控制率在线调节网络权值，基于Ｈ∞控制选择控制量以削减噪声干扰，并从理论上证明了采用该算法
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提出一种利用神经网络逼近具有不确定性及随机干扰的仿射非线性系统新算法，采用自适应控制率在线调节网络权值，基于Ｈ∞控制选择控制量以削减噪声干扰，并从理论上证明了采用该算法后系统的全局稳定性。将该算法用于气动系统位置跟踪，仿真结果表明该算法具有跟踪精度高，收敛速度快的优点。
A new algorithm of approximating affine nonlinear systems with uncertainties and stochastic disturbances by using neural networks is proposed. The network weights are adjusted online by using adaptive control rate, and the amount of control is chosen based on H∞ control to reduce the noise disturbance. Theoretically The global stability of the system is proved after the algorithm is adopted. The algorithm is applied to the position tracking of the pneumatic system. The simulation results show that the algorithm has the advantages of high tracking accuracy and fast convergence.
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