%0 Journal Article
%T 从机器人输出反馈自适应神经控制中学习
%A 吴玉香
%A 杨
%A 梅
%A 王
%A 聪
%J 控制与决策
%P 1740-1744
%D 2012
%X 针对系统参数完全未知且仅输出可测的机器人,使用径向基函数(RBF)神经网络和高增益观测器设计了一种自适应神经控制算法.该算法不仅实现了闭环系统所有信号的最终一致有界,而且沿周期跟踪轨迹实现了对未知闭环系统动态的确定学习.学过的知识可用来改进系统的控制性能,也可应用于后续相同或相似的控制任务以节约时间和能量.仿真研究表明了所设计的控制算法的正确性和有效性.
%K 确定学习
%K RBF
%K 神经网络
%K 自适应神经控制
%K 高增益观测器
%K 机器人
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract12103.shtml