通用神经网络非线性系统模型参考自适应控制

• 作者: 孙红兵 李生权
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: RBF神经网络 非线性非最小相位系统 最近邻聚类算法 伪系统 模型参考自适应控制
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 4169-4171
• 页数: 3页
• 分类号: TP273.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.11.048

摘要

针对任意复杂的具有最小相位,滞后环节和非最小相位特性的离散非线性系统,提出一种通用的直接神经网络模型参考自适应控制.采用具有在线学习功能的最近邻聚类算法训练RBF神经网络控制器,同时引入优化策略对聚类半径进行自动调整,并利用构造伪系统的方法构成一种对非最小相位同样有效的神经网络模型参考自适应控制器.仿真研究证明,该控制策略不仅能使多种非线性对象跟踪多种参考信号,而且抗干扰能力和鲁棒性也很好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙红兵	淮阴师范学院电子与电气工程系	28	114	6.0	9.0
5	李生权	南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室	16	46	4.0	5.0