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非线性时滞系统中动态神经网络的辨识与预测控制策略研究.docx

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    非线性时滞系统中动态神经网络的辨识与预测控制策略研究

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在现代科学与工程领域，非线性时滞系统极为常见，其广泛存在于如机器人控制、飞行器飞行控制、化工过程控制、电力系统、生物医学系统等众多实际应用场景中。在机器人控制领域，机器人各关节的运动指令传输和反馈过程中，由于信号传输速度的限制以及机械结构的物理特性，不可避免地会产生时间延迟，同时机器人的动力学模型往往呈现出高度的非线性，这是因为其运动涉及到复杂的多体动力学相互作用，不同关节的惯性、摩擦力以及重力的耦合影响。在飞行器飞行控制中，从飞行员发出操作指令到飞行器执行相应动作，信号在电子系统和机械传动系统中的传输会

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