一类通用神经网络非线性系统模型参考自适应控制 |
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引用本文: | 姚荣斌,李生权,李娟. 一类通用神经网络非线性系统模型参考自适应控制[J]. 系统仿真学报, 2009, 21(21) |
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作者姓名: | 姚荣斌 李生权 李娟 |
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作者单位: | 1. 南京大学,近代声学教育部重点实验室,南京,210008;连云港师范高等专科学校,自然科学系,连云港,222006 2. 南京航空航天大学,智能材料与结构航空科技重点实验室,南京,210016 3. 东南大学,自动化学院,南京,210096 |
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摘 要: | 针对任意复杂的具有最小相位,滞后环节和非最小相位特性的离散非线性系统,提出一种通用的直接神经网络模型参考自适应控制.并采用具有在线学习功能的最近邻聚类算法训练RBF神经网络控制器,同时引入优化策略对聚类半径进行自动调整,并利用构造伪系统的方法构成一种对非最小相位同样有效的神经网络模型参考自适应控制器.仿真研究证明,该控制策略不仅能使多种非线性对象跟踪多种参考信号,而且抗干扰能力和鲁棒性也很好.
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关 键 词: | 非线性非最小相位系统 最近邻聚类算法 伪系统 模型参考自适应控制 |
General Nonlinear System MRAC Strategy Based on Neural Network |
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Abstract: | |
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Keywords: | nonlinear non-minimum phase system nearest neighbor clustering algorithm pseudo-system model reference adaptive control |
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