基于阻尼最小二乘法的神经网络预测偏差补偿自校正控制器

• 作者: 林茂琼 袁著祉 陈增强
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 神经网络 非线性系统 自校正控制 预测控制 阻尼最小二乘法
• 年，卷（期）: 2000,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 27-33
• 页数: 7页
• 分类号: TP13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2000.01.005

摘要

本文提出一种神经网络预测偏差补偿自校正控制器,用线性模型的预测控制去控制非线性系统,其预测偏差用神经网络进行补偿.线性模型的辨识和神经网络的学习均采用阻尼最小二乘法.仿真结果表明,用这种控制器能有效地控制非线性系统,并具有超调小,鲁棒性好的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈增强	南开大学计算机与系统科学系	345	4297	35.0	48.0
2	袁著祉	南开大学计算机与系统科学系	208	3390	33.0	46.0
3	林茂琼	南开大学计算机与系统科学系	3	108	3.0	3.0