基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测控制

• 作者: 柴天佑 石宇静
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 广义预测控制 自适应 多模型 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 540-545
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 字数: 5586字
• 语种: 中文

摘要

针对一类不确定非线性离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性广义预测自适应控制方法.该自适应控制方法由线性鲁棒广义预测自适应控制器,神经网络非线性广义预测自适应控制器和切换机制三部分构成.线性鲁棒广义预测自适应控制器保证闭环系统的输入输出信号有界,神经网络非线性广义预测自适应控制器能够改善系统的性能.切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证系统稳定的同时,改善系统性能.给出了所提自适应方法的稳定性和收敛性分析.最后通过仿真实例验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴天佑	东北大学自动化研究中心	382	9006	43.0	78.0
2	石宇静	东北大学自动化研究中心	4	108	3.0	4.0