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文章标题(小2号黑宋)
作者姓名,小4号仿宋,,几个之间用逗号,单位不同用上标区别,
作者单位 (5号宋体) (大单位分院或系或研究所,省 市 邮编)
摘要(5号字):
关键词(词与词之间用分号隔开“;”):
中图分类号: 文章编号:1005-9830(2011)00-0000-00(作者照抄)
英文标题(4号黑体)
WANG Li-hong, GAO Shu-mei
(汉语拼音小4号(姓用大写,双名之间用连字符))
(School of Chemical Engineering, NUST, Nanjing 210094,China)
(英文单位5号))
Abstract(5号字):
Key words:
正文用5号宋体
线性系统的内模控制方法,由于具有结构简单、跟踪调节性能和鲁棒性能好、能消除不可测干扰
[1,2]等优点,始终为控制界和工程界所重视。内模控制方法也推广到非线性系统,但始终面临非线性系
[3]统建模的困难。Hunt等提出了基于高斯基函数神经网络模型的非线性内模控制方法,但是该方法要求模型的逆,而以网络拓扑结构
表
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示的普通神经网络模型的可逆性缺乏严密的理论保证,使得这类方法难以得到广泛的应用。
本文利用动态神经网络逼近仿射多变量非线性系统,所得到的动态神经网络模型是仿射非线性系统,因此在存在相对阶的情况下,模型的动态逆可以解析获得而无需经过冗长的训练过程。利用网络动态逆将非线性对象输入输出解耦线性化,对复合后的伪线性系统采用内模控制。仿真结果表明了本文提出的控制
方案
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的有效性。
1 问题描述
考虑m维输入m维输出的仿射非线性系统
_____________________
收稿日期:0000-00-00 修回日期:0000-00-00
基金项目: (项目编号)
作者简介:第一作者姓名(0000-),性别,学位,学历,职称,主要研究方向: ,E-mail:
联系电话,通讯作者:姓名(0000-),性别,学位,职称,主要研究方向: ,其它代表性背景介绍.
,,,,,x,fx,gxu, (1) ,,,y,hx,Cx,nmm,nmx,Ru,RC,R其中系统状态,输入,输出,为系统状态的未知光滑函数,。 y,Rf,g
假设1 系统(1)对于所有具有相对阶 ,,r,r,?,rx12m
假设2 系统(1)是输入状态有界(BIBS)稳定的。
2 动态神经网络模型
[4][5]Yu提出的一类并联动态神经网络能够有效地对状态可测的非线性系统进行建模,Kim对SISO仿
射非线性系统设计了基于动态神经网络的观测器,本文提出一类动态神经网络模型用于以方程(1)表
示的多变量非线性系统的辨识。动态神经网络模型可以表示为如下仿射形式:
,ˆ,ˆˆˆˆˆˆˆx,fx,gxu,Ax,BWSx,VSxu,,,,,,,,,,,12 (2),ˆˆˆ,,,Cy,hx,x,
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量大,务必请作者紧密配合编辑部的要求,按照具体要求完成稿件的修改。
参考文献(5号字):(具体要求见样例
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