Hammerstein系统自适应神经网络控制算法的收敛性分析

• 作者: 张卫 袁廷奇
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经 网络 自适应控制 收敛
• 年，卷（期）: 2001,（5）
• 所属期刊栏目: 控制理论与实践
• 页码范围: 22-23,69
• 页数: 3页
• 分类号: TP272
• 字数: 1798字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2001.05.007

摘要

对一类确定性Hammerstein系统，给出了基于神经网络的自适应控制算法。考虑到神经网络的非线性特点，特别是其自适应学习能力，控制系统采用两个神经网络分别作为估计器和控制器，通过在线训练网络的权重来获得模型参数和控制输入。神经网络的训练用Widrow-Hoff学习规则。对算法的全局收敛性进行分析表明系统具有总体收敛性，输入输出有界。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁廷奇		10	72	4.0	8.0
2	张卫		1	1	1.0	1.0