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基于神经网络的非线性系统无模型误差控制
【机构】 兰州大学电子与信息科学系；
【摘要】 本文提出了一种针对未知非线性系统基于神经网络的无模型误差控制新方案,其特点在于无需知道被控系统的动力学模型和控制的完全自学性。整个控制系统由基于BP网络的辨识学习器和控制器构成。辨识学习器的输入为系统输出变化量及其变化量加速度,通过采用带冲量BP算法调整权值使其输出逼近系统输入变化量以自学习控制规则。控制器网络结构及其权值与辨识学习器动态在线一致,输入为系统误差及误差变化量,输出为控制信号变化量。对两个典型非线性系统的MATLAB仿真证明该方案的有效性。同时,该方案亦可用于线性系统。
- 【会议录名称】 1998年中国智能自动化学术会议论文集（上册）
- 【会议名称】1998年中国智能自动化学术会议
- 【会议时间】1998-05
- 【会议地点】中国上海
- 【分类号】TP183
- 【主办单位】中国自动化学会智能自动化专业委员会、上海同济大学、中国人工智能学会计算机视觉及智能控制学会、IEEE控制系统学会北京分会