一种基于动态最近邻聚类算法RBF网络非线性系统复合控制器设计

• 作者: 张绍德 李娟 李长奎
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: RBF神经网络 动态最近邻聚类算法 在线自学习 复合控制器
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0682.2009.01.013

摘要

针对RBF网络的设计难点,提出一种动态确定隐层节点数和聚类中心的新方法.并基于逆动力学的思想,提出一种RBF网络逆控制与PID控制相结合的在线自学习控制方案.辨识器采用RBF网络结构和动态最近邻聚类算法,实现了对系统逆动力学的动态辨识.并将辨识模型作为控制器模型,与被控对象串联,构成一个动态伪线性系统,从而使非线性对象的控制问题简化成线性对象的问题.仿真结果证明了该控制策略具有良好的动态跟踪性能和抗干扰能力,具有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张绍德	安徽工业大学电气信息学院	44	271	9.0	14.0
2	李娟	安徽工业大学电气信息学院	7	25	3.0	5.0
3	李长奎	临沂海信电子有限公司工艺部	1	1	1.0	1.0