Though there is great development of intelligent control, in the above的简体中文翻译

Though there is great development o

Though there is great development of intelligent control, in the above-mentionedmethods, the tuning of intelligent system is directly proposed with tracking error which means the controller is aiming at achieving asymptotic stability and tracking. However, the motivation of using intelligent system to approximate nonlinear functions was ignored, thus the accuracy of the desired identified models is out of attention. As a result, the tracking performance is difficult to evaluate since mostly only the tracking error can be guaranteed to be bounded. With the discussed concern, an interesting work is presented in [50] that the modeling error is included in fuzzy weight updating law. However, the method requires the nth derivative to be known thus it cannot be used in real application. To deal with this problem, the design with low-pass filter is proposed in [51]–[53] and better tracking performance is achieved with faster adaptation. Furthermore, in [8], the composite neural control is proposed for the strict-feedback systems by introducing new modeling error and more accurate tracking is achieved.
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尽管智能控制已经取得了长足的发展,但在上述方法中,直接提出了具有跟踪误差的智能系统调节方法,这意味着控制器旨在实现渐近稳定和跟踪。但是,忽略了使用智能系统来逼近非线性函数的动机,因此,所需识别模型的准确性已引起关注。结果,很难评估跟踪性能,因为大多数情况下只能保证跟踪误差是有限的。考虑到所讨论的问题,在[50]中提出了一个有趣的工作,即建模误差包括在模糊权重更新定律中。但是,该方法要求已知n阶导数,因此无法在实际应用中使用。为了解决这个问题,在[51]-[53]中提出了采用低通滤波器的设计,并且通过更快的自适应可以实现更好的跟踪性能。此外,在[8]中,通过引入新的建模误差并为更精确的跟踪,提出了用于严格反馈系统的复合神经控制。
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智能控制虽然有很大的发展,但在上面的气象中,智能系统的调优直接提出了跟踪误差,即控制器的目标是实现无症状的稳定性和跟踪。然而,使用智能系统近似非线性函数的动机被忽略了,因此所需识别模型的精度不为人们所关注。因此,跟踪性能难以评估,因为大多数只有跟踪错误可以保证是有边界的。在所讨论的关注下,在[50]中提出了一个有趣的工作,即建模误差包含在模糊权重更新定律中。但是,该方法要求知道第 n 个导数,因此它不能用于实际应用。为了解决这个问题,在[51][53]中提出了低通滤波器的设计,并通过更快的适应速度实现了更好的跟踪性能。此外,在[8]中,通过引入新的建模误差,提出了对严格反馈系统的复合神经控制,实现了更精确的跟踪。
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虽然智能控制有了很大的发展,但在上述方法中,直接提出了用跟踪误差来调整智能系统,即控制器的目标是实现渐近稳定和跟踪。然而,人们忽视了利用智能系统来逼近非线性函数的动机,从而使所期望的辨识模型的精度受到忽视。因此,跟踪性能很难评估,因为大多数情况下只能保证跟踪误差是有界的。基于上述考虑,文[50]中提出了一个有趣的工作,即在模糊权值更新律中包含建模误差。然而,该方法要求已知n阶导数,因此无法用于实际应用。为了解决这一问题,在[51]-[53]中提出了带低通滤波器的设计,并通过更快的自适应实现了更好的跟踪性能。此外,在文[8]中,通过引入新的建模误差,对严格反馈系统提出了复合神经控制,实现了更精确的跟踪。<br>
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