3、然后从大系统模型集结为背景提出模型输出跟随控制问题，研究了被控系统的标称系统与理想模型相似时的模型输出跟随控制系统的鲁棒控制问题。
6、在系统精确模型参数未知的情况下，神经网络逆系统可将被控系统解耦成两个SISO线*子系统；
9、传统的D型迭代学习控制的控制律设计方案依赖于被控系统的相对度。
12、针对被控系统的随机动态过程，选取系统中的误差与误差变量，采用二者所集成的复合函数实现对系统的最优控制。
15、样条学习前馈控制(LFFC)是一种在被控系统不能精确建模时仍能保*跟踪*的控制方法。
18、从单输入单输出系统的CARMA模型出发，推导出以四轮汽车道路模拟试验台为被控系统的控制模型，并对控制量的求解进行了分析。
2、设定被控系统是具有随机干扰的迭代学习控制系统。
7、考虑一类变时滞系统的滑模控制问题，其中被控系统状态存在多个变时滞并带有不确定*。
11、它依据被控系统的输入输出数据，通过学习得到一个描述系统输入输出关系的非线*映*。
16、这种控制器不依赖于被控系统的模型，采用当地信号实现控制，结构简单。
1、在工业控制中，被控系统往往是多变量、强耦合的时变系统。
8、论文对被控系统模型进行了参数测量与辨识。
14、实际系统中，用来描述被控系统动态特*的模型往往具有某种不确定*。
4、该控制方案所形成的控制器由参考模型系统状态的前馈和被控系统的状态反馈两部分组成。
13、然后将此模型变换成最小相位系统，在此基础上设计了基于无源理论的反馈控制算法，给出了闭环系统稳定**，保*被控系统的误差渐近收敛。
5、传统的D型迭代学习控制律依赖于被控系统的相对度。
19、本文叙述了水轮机被控系统的主要特征，以及其数学模型的建立。
10、利用模糊控制器具有的输入输出比例特*及非线*系统的波波夫稳定判据，提出了在保*被控系统稳定的前提下模糊控制器的系统化设计方法。
17、这一控制方法的优点是不需要获取时空混沌系统中不稳定周期轨道的任何信息，且控制参数与被控系统的参数和变量的取值无关。
