基于RBF神经网络的一类不确定非线性系统自适应H∞控制

• 作者: 吴庆宪 姜长生 曹邦武 陈谋
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 非线性系统 自适应控制 H∞控制
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: TP273.2
• 字数: 4628字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2003.01.006

摘要

基于RBF神经网络提出了一种H∞自适应控制方法.控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成.用RBF神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能.H∞控制器用于减弱外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响.所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标.最后给出的算例验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜长生	南京航空航天大学自动化学院	380	3810	27.0	38.0
2	吴庆宪	南京航空航天大学自动化学院	198	1678	22.0	30.0
3	陈谋	南京航空航天大学自动化学院	76	835	17.0	26.0
4	曹邦武	南京航空航天大学自动化学院	11	117	5.0	10.0