Stable Adaptive Control and Estimation for Nonlinear Systems: Neural and Fuzzy Approximator Techniques
Kevin M. Passino, Ohio State University;
Jeffrey T. Spooner
Manfredi Maggiore
Raúl Ordóñez
John Wiley & Sons, Inc., 2002
ISBN: 0-471-41546-4;
Language: English
Written for practicing engineers and graduate students, this text brings together adaptive control with neural networks and fuzzy systems for the control of nonlinear systems. The authors present a control methodology that may be verified with mathematical rigor while possessing the flexibility and ease of implementation associated with intelligent control approaches. Design techniques are presented for nonlinear multi-output systems in state-feedback, output-feedback, continuous or discrete-time, and decentralized form.
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