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基于自适应神经网络的两类不确定非线性系统容错控制策略与应用研究
一、引言
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
在现代科学与工程领域,不确定非线性系统广泛存在,从航空航天、机器人技术到生物医学、电力系统等,几乎涵盖了所有涉及动态系统的领域。这些系统的动态特性往往表现出高度的非线性,并且受到各种不确定性因素的影响,如建模误差、参数摄动、外部干扰等。例如,在航空航天领域,飞行器在飞行过程中,其空气动力学参数会随着飞行高度、速度和姿态的变化而发生显著改变,同时还会受到气流、风切变等外部干扰的影响,这些不确定性因素使得飞行器的精确控制变得极具挑战性;在机器人系统中,机械结构的摩擦、负载变化以
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