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摘要
为了提高事件触发控制算法的普适性，降低现有控制算法对具体数学表达式的依赖，提出了一种基于前馈神经网络的事件触发控制方法，实现了更具一般化的分数阶事件触发控制器设计。该方法充分发挥前馈神经网络可以任意逼近平方可积函数的优势，对传统事件触发控制过程进行学习，有效解决了传统方法对具体数学模型的依赖问题，且可进一步降低事件触发控制的次数。另外，相较于传统的整数阶控制器，分数阶控制器拓宽了事件触发控制算法的实际应用范围。以具体应用为背景进行仿真分析，结果表明，该算法不但能够保持传统事件触发控制算法在节省控制资源方面的优势，而且在可移植性方面优于传统的事件触发控制算法。
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