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adaptive neural networks control for uncertain parabolic distributed parameter systems with nonlinear periodic time-varying parameter

引用

Science China(Technological Sciences) 2022年第7期65卷 1482-1492页

作者： LEI YanFang LI JunMin ZHAO AiLiang School of Mathematic and Statistics Xidian UniversityXi'an 710716China

This paper studies the problem of adaptive neural networks control(ANNC) for uncertain parabolic distributed parameter systems(DPSs) with nonlinear periodic time-varying parameter(NPTVP). Firstly, the uncertain nonlinear dynamic and unknown periodic TVP are represented by using neural networks(NNs) and Fourier series expansion(FSE), respectively. Secondly, based on the ANNC and reparameterization approaches, two control algorithms are designed to make the uncertain parabolic DPSs with NPTVP asymptotically stable. The sufficient conditions of the asymptotically stable for the resulting closed-loop systems are also derived. Finally, a simulation is carried out to verify the effectiveness of the two control algorithms designed in this work.

关键词： nonlinear parabolic distributed parameter systems adaptive neural networks control Fourier series expansion asymptotically stable

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