BriefGPT - AI 论文速递
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基于学习的动态局部模型网络的前馈控制器及其在挖掘机辅助功能中的应用
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究提出了一种基于深度神经网络的控制器，用于拉格朗日系统的轨迹跟踪控制。设计的神经网络结构确保在未知系统模型下保持闭环稳定性，即使有模型误差和外部干扰。仿真验证了方法的有效性。
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关键要点
- 研究提出了一种基于深度神经网络的控制器，用于拉格朗日系统的轨迹跟踪控制。
- 设计的神经网络结构确保在任何兼容的神经网络参数下保持闭环稳定性。
- 优化神经网络参数可实现改进的控制性能。
- 在系统模型未知的情况下，通过改进的拉格朗日神经网络结构学习系统动力学。
- 在模型逼近误差和外部干扰存在时，仍可保证闭环稳定性和跟踪控制性能。
- 通过仿真验证了该方法的有效性。
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