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针对一类具有未知死区模型和未知增益符号的不确定非线性相似组合大系统，利用简化死区模型，并引入Nussbaum函数，提出一种自适应神经网络滑模控制方法，取消了死区模型参数的上下界必须已知的条件以及控制增益符号已知的假设。通过利用积分型李亚普诺夫函数，证明了闭环系统半全局一致终结有界。
一类相似组合大系统的自适应神经网络控制
【摘 要】
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针对一类具有未知死区模型和未知增益符号的不确定非线性相似组合大系统，利用简化死区模型，并引入Nussbaum函数，提出一种自适应神经网络滑模控制方法，取消了死区模型参数的上下界
【机 构】
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扬州职业大学,扬州大学
【出 处】
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扬州职业大学学报
【发表日期】
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2009年3期
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