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| 基于RBF神经网络的非线性观察器设计 | |
| 作者姓名： | 龚华军 Chowdhury F N |
| 作者单位： | 1. 南京航空航天大学自动化学院,南京,210016,中国 2. Electrical & Computer Engineering Department,University of Louisiana at Lafayette,Lafayette,LA 70504,USA |
| 摘 要： | 提出了一种新的非线性观察器设计方法。与一般方法采用神经网络逼近整个非线性系统不同,该方法用RBF神经网络逼近系统的非线性项,故提高了状态估计的精度。基于李亚普诺夫方法,证明了状态估计误差渐近稳定且渐近收敛到零。仿真结果表明,所提出的非线性观察器设计方法具有良好的性能。在故障检测、状态估计等领域具有广泛的应用前景。 |
| 关 键 词： | 观察器 非线性系统 状态估计 神经网络 |
| 收稿时间： | 2006-02-16 |
| 修稿时间： | 2006-04-19 |
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