分數(shù)階非線性時滯系統(tǒng)的迭代學習控制及穩(wěn)定性.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文系統(tǒng)地研究了一類分數(shù)階非線性時滯系統(tǒng)的迭代學習控制及穩(wěn)定性，通過運用λ-范數(shù)、最大值范數(shù)和Gronwall不等式，從而獲得在開環(huán)和閉環(huán)P-型迭代學習控制作用下，分數(shù)階非線性時滯系統(tǒng)的控制輸入及跟蹤誤差的收斂的充分性條件。并利用范數(shù)和一致穩(wěn)定的定義，給出了中立型分數(shù)階時滯神經網絡的一致穩(wěn)定的充分條件。
　　整篇文章按下面的結構進行組織:
　　第一章，主要介紹了分數(shù)階微分的研究背景、迭代學習控制的研究背景及神經網絡的研究背景

2、，并給出本文的一些預備知識。
　　第二章，研究了一類分數(shù)階非線性時滯系統(tǒng)的P-型迭代學習控制。利用λ-范數(shù)和Gron-wall不等式等方法，獲得在開環(huán)和閉環(huán)P-型迭代學習控制作用下，P-型迭代學習控制的控制輸入及跟蹤誤差的收斂的充分性條件，最后給出一個實例說明結論的可行性。
　　第三章，研究了一類分數(shù)階非線性時滯系統(tǒng)的PDα-型迭代學習控制。通過介紹λ-范數(shù)及最大值范數(shù)，最終得到PDα-型迭代學習控制的跟蹤誤差的收斂的充分性

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