学术写作例句词典
本文提出了一种新颖的自适应超扭转滑模控制方案，采用时延估计技术（ASTSMC-TDE）来控制单涵道风扇无人机系统的偏航角。
在本文中，我们提出了一种新颖的自适应事件触发策略，并将其应用于多区域电力系统，以处理基于离散时间滑模的网络延迟和随机传感器故障的负载频率控制（LFC）问题。控制（DSMC）技术。
针对六自由度非线性直升机动力学，提出了一种新的基于自适应神经网络的容错控制方案。
为了实现弹性二次电压恢复，提出了一种新的自适应容错控制方案。
为了提高永磁同步电机（PMSM）在外部干扰下的速度控制性能，提出了一种新的自适应终端滑模控制（NATSMC）方法。
基于自适应终端滑模（TSM）控制方法开发了新的不带/带有限时间扩展状态观测器（FTESO）的自适应分布式鲁棒事件触发控制器，以节省控制更新时间并同时减少颤振时间。
在第一个方案中，开发了一种新的自适应容错分布式固定时间控制协议。
分别实现了新颖的自适应有限时间和固定时间控制方案，不仅可以保证PMSM的随机混沌同步可以快速实现，而且可以成功确定控制增益（无需设置它们提前）。
第三，提出了一种基于TSMDO的自适应非奇异快速终端滑模（ANFTSM）控制律，以确保姿态跟踪误差收敛为零。
本文提出了一种新的 YSC 自适应非奇异快速终端滑模 (ANFTSM) 控制方案，以提高湿滑路面上公交车弯道行驶的稳定性和安全性。
在本文中，提出了一种新的非线性互连系统的自适应固定时间神经网络跟踪控制方案。
本文研究了一类完全非仿射形式和非下三角结构的切换非仿射随机非线性系统的跟踪控制问题，其中涉及未知的类反冲滞后，以及一种基于反推设计的新型自适应神经跟踪控制方案，被提议。
在这项工作中，开发了一种新的自适应神经模糊推理系统模型，用于预测各种纤维素天然纤维的内在机械性能，以增强它们对更好的绿色复合材料的选择。
为了将这些信息安全地存储在云中，我们引入了一种新颖的自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 来保护数据，以提高和确定数据泄露、数据完整性等安全程度。
为了减少系统资源的使用和适应工厂状态的变化，提出了一种考虑能量受限、非周期性DoS攻击对通信网络影响的自适应事件触发方案（AETS）。环控制系统建立在延时系统和切换系统的框架内。
nan
在本文中，我们提供了一种新颖的自适应神经网络反推控制方案，用于基于具有饱和输入、输出约束和干扰的杠杆机构的特殊可变刚度执行器 (VSA)。
针对受到外部干扰和系统不确定性影响的 DC-DC 降压转换器，本文提出了一种新的自适应鲁棒反步控制方案。
利用动态曲面控制（DSC）和反推技术，我们建立了一种新的自适应模糊有限时间纯反馈切换控制方法。
因此，在本文中，首先针对具有未知死区和任意切换的非严格反馈形式的分数阶非线性系统提出了一种新颖的自适应切换动态表面控制（DSC）策略。
然后，通过将 Lyapunov-Krasovskii 函数方法、Nussbaum 增益函数方法和反步技术相结合，为此类系统开发了一种仅包含一个待更新参数的新型自适应输出反馈控制方案。
基于状态观测器，提出了一种新颖的自适应输出反馈控制，即使发生执行器饱和和故障，也能实现良好的跟踪性能。
本文提出了一种新颖的自适应多模型预测控制 (MPC) 方案，用于具有整体结构的四轮独立驱动 (4WID) 自动驾驶汽车。
本文针对电感耦合等离子体 (ICP) 发电系统开发了一种新的自适应规定性能模型预测控制 (APPMPC) 方案。
本文研究了一种新的自适应分数阶非奇异终端滑模（FO-NTSM）控制策略，用于具有未知参数和外部干扰的全向移动机器人机械臂（OMRM）。
在这项研究中，提出了一种新的自适应非奇异终端滑模控制（ANTSMC），用于考虑有界扰动的飞机系统的有限时间姿态和高度跟踪。
本研究将高质量规则集的自动挖掘作为一个多目标优化问题来处理，并提出了一种新的基于灰狼优化器的自适应多目标智能搜索和优化算法。
为了解决公式化的多目标优化问题，提出了一种新的自适应遗传算法。
本文在进化状态估计机制的基础上，提出了一种新的自适应多目标粒子群优化（MOPSO），用于检测处于开发或探索状态的进化环境。
特别是提出了一种新的自适应变异粒子群优化（AMPSO）算法来优化SVM的参数；此外，还定义了一种新的变异概率计算方法。
在这项工作中，介绍了一种新颖的自适应鲁棒神经控制设计方法，用于针对严重扰动的非线性欠驱动四旋翼系统进行有效的运动轨迹跟踪控制任务。
nan
然后，在传统事件触发机制的基础上，本文提出了一种新的自适应事件触发机制（AETM），该机制可以根据跟踪性能动态调整阈值参数。
提出了一种新的自适应容错机制来克服由执行器故障和参数不匹配引起的困难，其中参数估计器是从由状态相关事件触发机制控制的离散状态生成的。
其次，提出了一种基于模糊神经网络（FNN）和非奇异快速终端滑模（NFTSM）控制方案的新型自适应容错控制器，用于柔性机翼的跟踪控制和振动抑制，同时成功解决了系统存在的问题。不确定性和执行器故障。
在本文中，针对同时存在扰动、内部泄漏故障和传感器故障的典型电液旋转执行器，提出了一种新的自适应容错控制器。
在本文中，提出了一种用于道路车辆线控转向 (SbW) 系统的新型自适应滑模控制器 (ASMC)。
此外，提出了一种新颖的基于自适应的滑模控制器来将系统状态引导到滑动流形上。
在本文中，提出了一种新颖的自适应模糊神经网络（FNN）控制方案，用于在存在输出约束和输入非线性的情况下对姿态控制的自由飞行空间机械臂进行轨迹跟踪控制。
为了排除这些要求，集成了自适应模糊神经网络；产生一种新的自适应模糊神经 TOFTSMC (AFN-TOFTSMC)。
随后，针对孤岛微电网中虚拟电感（VI）的在线整定，提出了一种基于自适应网络模糊推理系统（ANFIS）的优化方法。
基于有限/固定时间控制理论并在指令滤波控制的背景下，开发了两种新颖的自适应控制律，通过该律，车辆可以在闭环系统的所有信号统一约束的稳定时间内跟踪所需的航向。
本文提出了两种新颖的自适应有限时间控制方案，用于非线性遥操作系统的位置跟踪，其中考虑了动态不确定性、执行器饱和和时变通信延迟。
在这项工作中，我们为二阶椭圆问题开发了新颖的自适应混合不连续 Galerkin 算法。
nan
这种稳定性使塑料种群比非塑料种群更容易保留新的适应性特征。
这种稳定性使塑料种群比非塑料种群更容易保留新的适应性特征。
本文还讨论了一种采用卡尔曼滤波器的移动倒立摆系统 (MIPS) 的新型自适应控制机制。
该算法与 PFC 相结合，获得了一种名为自适应预测功能控制 (APFC) 的新型自适应控制算法。
针对六自由度非线性直升机动力学，提出了一种新的基于自适应神经网络的容错控制方案。
针对一类在平均驻留时间切换信号作用下的切换不确定非线性严格反馈系统，提出一种基于全状态约束的自适应神经网络输出反馈跟踪控制。
推导了一种新颖的自适应模糊容错事件触发控制器，以保证闭环信号的有界性。
为了应对这一挑战，本文研究了一种新颖的自适应模糊比例积分（AFPI）控制方案。
然后，我们设计了一种新的自适应控制器，并在该控制器的作用下，利用李雅普诺夫稳定性理论和不连续右微分方程理论得到了状态相关系数和混合时滞模糊惯性复值神经网络的同步判据。边。
在这项研究中，针对一类未知的非线性动力系统，提出了一种新型的全向移动机器人（OMR）自适应控制器。
在第一个方案中，开发了一种新的自适应容错分布式固定时间控制协议。
为了实现弹性二次电压恢复，提出了一种新的自适应容错控制方案。
本文的主要目的是利用一种新的自适应鲁棒控制方法解决下肢外骨骼机器人的轨迹跟随问题。
在这项工作中，介绍了一种新颖的自适应鲁棒神经控制设计方法，用于针对严重扰动的非线性欠驱动四旋翼系统进行有效的运动轨迹跟踪控制任务。
然后，在传统事件触发机制的基础上，本文提出了一种新的自适应事件触发机制（AETM），该机制可以根据跟踪性能动态调整阈值参数。
因此，针对具有扩展状态观测器的奇异系统，提出了一种新颖的自适应事件触发 H∞ 控制。
通过反推技术提供了一种新颖的自适应多维泰勒网络控制方案。
该网络由两个主要部分组成：用于 DR 病变分割的新型自适应多目标加权网络 (AMWNet) 和用于模拟视觉层次中的循环感知的反向数据恢复网络 (RRN)。
开发了一种新的自适应律，可以更新 FDO 的所有参数，包括控制代表值、中心向量和宽度向量。
此外，AFAC中新颖的自适应律可以通过根据执行器的饱和度调整AFAC中的增益来进一步缩短饱和持续时间并提高跟踪误差的收敛速度。
在本文中，提出了一种用于道路车辆线控转向 (SbW) 系统的新型自适应滑模控制器 (ASMC)。
此后，设计了一种新颖的自适应滑模控制，通过自适应更新技术估计了描述涉及不确定性和干扰的所有参数。
认识到许多学者试图评估相对于控制条件的性能，我们还开发和实施了一种新的自适应算法，旨在最大限度地提高估计最大治疗效果的精度。
在本文中，我们提出了一种新的自适应算法，用于流式张量的 TT 分解，其切片随时间连续获取。
然后，我们引入了一种新颖的自适应采样方案，它打破了均匀采样的“加性误差障碍”，保证了乘法近似而不是加法近似。
在这项研究中，我们提出了一种基于超体积迭代（HVI）策略的代理气动模型构建过程中的新型自适应采样方法。
本文针对三阶单机无限母线电力系统的混沌动态行为研究了一种新型自适应反步非奇异快速终端滑模控制器。
给出了一种新的基于整定函数的自适应反推控制设计，成功地消除了不确定性的影响。
然后，通过将 Lyapunov-Krasovskii 函数方法、Nussbaum 增益函数方法和反步技术相结合，为此类系统开发了一种仅包含一个待更新参数的新型自适应输出反馈控制方案。
首次尝试设计了具有对数量化的新型自适应输出控制器来应对分数阶误差系统的稳定性，这也是实现分数阶复杂网络同步的有效方法。
农业系统中农药抗性的演变为研究新适应性特征的适应性成本和收益提供了机会。
这种稳定性使塑料种群比非塑料种群更容易保留新的适应性特征。
本文针对开关磁阻电机 (SRM) 驱动器提出了一种优化的直接瞬时转矩控制 (DITC) 方案，该方案采用新颖的自适应动态换向策略，可有效降低转矩脉动并提高系统效率。
第三，开发了一种基于 Caputo 分数阶导数定义和分数阶滤波器的新型自适应动态曲面控制方法，以克服传统反推设计过程中的“复杂性爆炸”问题，同时确定参数更新规律和控制信号。
为了实现航天器编队飞行的高性能，设计了一种基于自适应陷波滤波器的自适应迭代学习扰动观测器来估计和补偿未知的多频扰动。
在这封信中，我们提出了一种用于物理人（远程）机器人交互的新型自适应迭代稳定方法，称为离散窗口能量可变结构无源签名控制（DWE-VSPSC）。
基于自适应终端滑模（TSM）控制方法开发了新的不带/带有限时间扩展状态观测器（FTESO）的自适应分布式鲁棒事件触发控制器，以节省控制更新时间并同时减少颤振时间。
在本文中，提出了一种用于孤岛微电网（MG）的新型自适应分布式二次电压控制器。
具体来说，开发了一种基于HSF的鲁棒自适应滤波算法，并将HSF算法扩展到另一种基于IHSF的新型自适应滤波算法；然后继续分析HSF和IHSF的计算复杂度；最后，通过仿真验证了所提出算法的分析和优越性。
本文提出了一种用于块稀疏系统识别的新型自适应滤波算法，称为块稀疏自适应贝叶斯算法 (BS-ABA)。
本文针对马尔可夫跳跃系统考虑了执行器故障重建、传感器故障重建和状态估计问题，使用了一种新颖的自适应观测器方法。
本文提出了一种新的自适应观测器技术，用于估计不确定非线性系统的状态和扰动。
分别实现了新颖的自适应有限时间和固定时间控制方案，不仅可以保证PMSM的随机混沌同步可以快速实现，而且可以成功确定控制增益（无需设置它们提前）。
本文提出了两种新颖的自适应有限时间控制方案，用于非线性遥操作系统的位置跟踪，其中考虑了动态不确定性、执行器饱和和时变通信延迟。
此外，提出了一种无需在线电机参数估计的最佳再生转矩限制的自适应跟踪方法。
针对动态参数不确定的四旋翼系统，提出了一种无奇异性的自适应跟踪控制策略。
在本文中，我们提出了一种用于储能电池的新型自适应下垂控制 (ADC)。
在本文中，结合交流-直流混合 MMG 系统中微电网内和微电网间功率共享的统一功率管理策略，提出了一种新的自适应下垂控制算法，该算法动态改变 VSC 的下垂系数，以确保最大程度地利用可用资源在不同运行模式下的每个微电网中。
我们建议在损失函数的 Lipschitz 连续性 (LipGene) 的指导下，将一种新的自适应学习率范式应用于使用浅层神经网络进行基因表达推断的任务。
在这项研究中，提出了一种新颖的自适应学习深度信念网络（ALDBN），该网络具有一系列增长和修剪算法，以在使用 ALDBN 提取特征时动态调整其结构。
在这项工作中，开发了一种新的自适应神经模糊推理系统模型，用于预测各种纤维素天然纤维的内在机械性能，以增强它们对更好的绿色复合材料的选择。
为了将这些信息安全地存储在云中，我们引入了一种新颖的自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 来保护数据，以提高和确定数据泄露、数据完整性等安全程度。
在本文中，提出了一种新的非线性互连系统的自适应固定时间神经网络跟踪控制方案。
在本文中，受时变延迟和动力学不确定性的影响，我们为一类非线性双边遥操作系统提出了一种新颖的自适应固定时间控制策略。