1) non-affine nonlinear system
非仿射非线性系统
1.
Adaptive output-feedback fuzzy controller for non-affine nonlinear systems
非仿射非线性系统的自适应模糊输出反馈控制
2.
On the base of contraction mapping analysis, this thesis presents nonlinear ILC algorithms and iterative learning identification (ILI) algorithms for non-affine nonlinear systems.
迭代学习控制的研究成果主要集中于线性系统和仿射非线性系统,而对于非仿射非线性系统的迭代学习控制尚不多见。
2) nonaffine nonlinear system
非仿射非线性系统
1.
A novel control method for asymptotical stabilization based on singular perturbation theory combined with inverting design was considered for a class of nonaffine nonlinear systems.
基于奇异摄动理论结合动态逆设计的控制方法,研究了一类非仿射非线性系统的渐近稳定问题。
3) affine nonlinear systems
仿射非线性系统
1.
A robust fault detection scheme based on adaptive-fuzzy state observers for affine nonlinear systems is presented,and adaptive-fuzzy systems is adopted to repair nonlinear parts.
针对仿射非线性系统 ,采用自适应模糊系统进行非线性补偿 ,提出了一种基于自适应模糊状态观测器的鲁棒故障检测方法。
2.
In this paper, we prove that invertible dynamic feedback linearizability is equivalent to linearizability by adding integrators for up to 4 dimensional affine nonlinear systems.
本文证明对低于４维的仿射非线性系统，可通过可逆动态状态反馈线性化的系统一定可通过加积分器线性化。
3.
By making of the Taylor expansion,the state equation of affine nonlinear systems is converted to a set of equations for state variation with infinite series expression.
对于仿射非线性系统状态方程,对其右端进行Taylor展开,使之成为状态变量的无穷级数形式。
4) affine nonlinear system
仿射非线性系统
1.
A Study of the Inversion of Affine Nonlinear System with the Multi-Trajectory Method;
引入多轨线方法讨论仿射非线性系统的逆
2.
An affine nonlinear system is one important kind of nonlinear systems and the state feedback linearization method,which emerged in recent years,can control it to achieve good results.
仿射非线性系统是非线性系统的一种重要形式,近年来出现的状态反馈精确线性化方法对其有较好的控制效果。
3.
Fuzzy modeling and control for a class of affine nonlinear systems is studied.
针对一类仿射非线性系统,研究其模糊建模与控制问题。
5) nonlinear affine systems
非线性仿射系统
1.
By exploiting the method of weak control Lyapunov function,a time-vary Sontag-type controller was designed for nonlinear affine systems.
采用弱控制Lyapunov函数方法,对非线性仿射系统进行了时变Sontag型控制器设计。
6) nonlinear affine control system
非线性仿射控制系统
1.
In order to eliminate the difficulty in the design of Lyapunov function proposed by Sontag,the C~0-stabilizab- lity of nonlinear affine control systems is studied in this paper.
通过Lyapunov函数设计反馈控制器使得非线性仿射控制系统全局渐进稳定是一种有效的方法。
补充资料：非线性系统辨识
通过输入输出数据确定非线性系统的数学模型。非线性是在研究、分析系统时常常遇到的现象。非线性系统的行为可以表现为阶跃、滞后、极限环、分岔、突变和混沌等现象。
非线性现象从整体上看是复杂的。在研究具体问题时，为了简化起见，常常把研究的范围限制在系统的局部性质上，这样就可以用泰勒展式的一次项来近似地描述系统的运动。这就是线性化的方法。但是系统的非线性性质包含在高次项中，所以为了研究非线性系统的整体行为就必须建立非线性数学模型。
非线性系统辨识中最重要问题之一是确定模型的结构。如果对系统的运动有足够的知识，则可以按照系统的运动规律（或作适当的近似）给出它的数学模型。一般说来，这样的模型是由非线性微分方程或非线性差分方程给出的。对这类模型的辨识可以采用线性化、展开成特殊函数等方法。如果对系统了解得尚不充分，则选择模型就很困难。例如对处于大冲角的飞机的动态，电力系统的暂态,气候和水文现象,各种生理反应过程等就很难给出一个数学模型。人们对非线性系统的定量性质尚缺乏完全的了解，因此就产生了根据观测到的现象决定一个非线性系统的模型是否唯一的问题。然而在各种应用中只要对系统的输入输出行为的描述是合适的，模型是否唯一便不是本质的问题。往往可以有许多非线性模型用来描述系统的行为。模型的选择取决于模型的可辨识性、参数估计的难易程度和模型适用性检验等。
非线性系统辨识的另一个途径是不管系统本身的真实结构，而着力去找出能达到要求精度的系统输入输出关系的近似模型。常见而有效的近似方法有两种，一种是利用泛函级数展开，另一种是用多项式逼近，其中最重要的是用启发式自组织原理建立的数据处理的分组方法。此外，针对各种特殊的非线性系统还可以提出许多特殊的方法。应用突变论来选择非线性模型的结构也是一种途径。
非线性系统辨识是系统辨识的一个重要的发展方向。
参考书目
夏天长著，熊光楞、李芳芸译：《系统辨识》，清华大学出版社，北京，1983。(T.C.Hsia, System Identi-fication：Least-Squeres Methods， Lexington books,Lexington, Mass., 1977.)
非线性现象从整体上看是复杂的。在研究具体问题时，为了简化起见，常常把研究的范围限制在系统的局部性质上，这样就可以用泰勒展式的一次项来近似地描述系统的运动。这就是线性化的方法。但是系统的非线性性质包含在高次项中，所以为了研究非线性系统的整体行为就必须建立非线性数学模型。
非线性系统辨识中最重要问题之一是确定模型的结构。如果对系统的运动有足够的知识，则可以按照系统的运动规律（或作适当的近似）给出它的数学模型。一般说来，这样的模型是由非线性微分方程或非线性差分方程给出的。对这类模型的辨识可以采用线性化、展开成特殊函数等方法。如果对系统了解得尚不充分，则选择模型就很困难。例如对处于大冲角的飞机的动态，电力系统的暂态,气候和水文现象,各种生理反应过程等就很难给出一个数学模型。人们对非线性系统的定量性质尚缺乏完全的了解，因此就产生了根据观测到的现象决定一个非线性系统的模型是否唯一的问题。然而在各种应用中只要对系统的输入输出行为的描述是合适的，模型是否唯一便不是本质的问题。往往可以有许多非线性模型用来描述系统的行为。模型的选择取决于模型的可辨识性、参数估计的难易程度和模型适用性检验等。
非线性系统辨识的另一个途径是不管系统本身的真实结构，而着力去找出能达到要求精度的系统输入输出关系的近似模型。常见而有效的近似方法有两种，一种是利用泛函级数展开，另一种是用多项式逼近，其中最重要的是用启发式自组织原理建立的数据处理的分组方法。此外，针对各种特殊的非线性系统还可以提出许多特殊的方法。应用突变论来选择非线性模型的结构也是一种途径。
非线性系统辨识是系统辨识的一个重要的发展方向。
参考书目
夏天长著，熊光楞、李芳芸译：《系统辨识》，清华大学出版社，北京，1983。(T.C.Hsia, System Identi-fication：Least-Squeres Methods， Lexington books,Lexington, Mass., 1977.)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
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