论文部分内容阅读
该文针对一类非线性的单输入单输出（ＳＩＳＯ）系统，用动态递归神经网络（ＤＲＮＮ）研究了一种构造非线性观测器的方法。这种观测器具有以下几个特点：１、神经网络的权系数矩阵在线自适应学习，无需离线学习；２、无需精确了解非线性函数，对系统的未知参数不要求是线性的；３、对某一类型的非线性系统具有普适性。该文对所设计的神经网观测器给出了稳定性和参数有界性的证明，并给出了仿真实验及简要分析。