一类基于FNN的非线性系统自适应控制

• 作者: 申东日 陈义俊 陈江林
• 来源期刊: 抚顺石油学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性系统 模糊神经网络控制 自适应控制 鲁棒控制
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 79-82
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 2950字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2003.03.021

摘要

模糊神经网络用于控制,主要是为了解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题.由于模糊神经网络具有学习能力和自适应性,使得其能对变化的环境有自适应性,控制器也基本上不依赖于模型,针对一类非线性系统,利用模糊神经网络对系统进行建模提出一种鲁棒自适应控制方法.首先利用李雅普诺夫定理证明在一定的条件下,闭环系统必能稳定,并证明这个条件即非线性函数f(x)中的x必落入某一紧集中成立,同时考虑其控制性能,选择鲁棒控制量,使跟踪误差达到要求的性能指标.理论分析和仿真结果说明了该控制算法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申东日	辽宁石油化工大学信息工程学院	39	336	11.0	16.0
2	陈义俊	辽宁石油化工大学信息工程学院	35	321	11.0	16.0
3	陈江林	辽宁石油化工大学信息工程学院	3	26	2.0	3.0