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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Adaptive Neural Control for a Class of Large-Scale Pure-Feedback Nonlinear Systems

verfasst von : Huanqing Wang, Bing Chen, Chong Lin

Erschienen in: Advances in Neural Networks – ISNN 2013

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper considers the problem of adaptive neural decentralized control for pure-feedback nonlinear interconnected large-scale systems. Radical basis function (RBF) neural networks are used to model packaged unknown nonlinearities and backstepping is used to construct decentralized controller. The proposed control scheme can guarantee that all the signals in the closed-loop system are semi-globally uniformly ultimately bounded. A numerical example is provided to illustrate the effectiveness of the suggested approach.

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Metadaten
Titel
Adaptive Neural Control for a Class of Large-Scale Pure-Feedback Nonlinear Systems
verfasst von
Huanqing Wang
Bing Chen
Chong Lin
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Neural Networks – ISNN 2013

Print ISBN: 978-3-642-39067-8

Electronic ISBN: 978-3-642-39068-5

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-39068-5_12

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