基于Levenberg-Marquardt算法的神经网络监督控制

• 作者: 周瑞祥 林廷圻 赵弘
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 神经网络 监督控制 电液位置伺服系统
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 页码范围: 523-527
• 页数: 5页
• 分类号: TH137
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2002.05.020

摘要

提出了基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的前向多层神经网络在线监督的控制方法,其算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合.对于训练次数及准确度,L-M算法明显优于共轭梯度法及变学习率的BP(Back Propagation)算法,适用于在线学习与控制.因此,利用L-M算法的特点进行在线训练神经网络,以实现实时非线性控制.仿真结果表明,该控制方法优于常规控制算法,明显改善了在未知负载扰动时,伺服系统的跟踪性能,显著地降低了跟踪误差,具有很强的抗干扰能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林廷圻	西安交通大学机械工程学院	70	822	15.0	25.0
2	赵弘	西安交通大学机械工程学院	11	296	6.0	11.0
3	周瑞祥	西安空军工程大学工程学院	13	290	5.0	13.0