基于积分型切换函数的自适应神经网络控制

• 作者: 于启红 夏扬 曹松银 杨永淼 顾周聪
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 积分型切换函数 自适应控制 CSTR
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 智能控制技术及应用
• 页码范围: 164-167
• 页数: 4页
• 分类号: TM501
• 字数: 3048字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7848.2006.02.021

摘要

针对一类具有未知函数控制增益的非线性系统,利用RBF神经网络的逼近能力,依据滑模控制原理,提出了一种直接自适应神经网络控制器设计新方案.通过引入积分型切换函数及逼近误差自适应补偿项,监督控制用饱和函数代替符号函数,根据李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零.该算法应用于连续搅拌型化学反应器CSTR(Continuous Stirred Tank Reactor),仿真结果显示,该算法能很好地使CSTR跟踪给定的温度信号,表明了该控制策略的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏扬	扬州大学信息工程学院	21	154	7.0	12.0
2	曹松银	扬州大学信息工程学院	12	14	2.0	3.0
3	于启红	扬州大学信息工程学院	6	9	2.0	2.0
4	顾周聪	扬州大学信息工程学院	2	3	1.0	1.0
5	杨永淼	扬州大学信息工程学院	1	2	1.0	1.0