基于神经网络延时预测的自适应网络控制系统

• 作者: 于晓明 蒋静坪
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 带有时间戳的线性神经网络(TSLNN) 网络控制系统 一阶Pade方法 无刷直流电机调速系统 模型参考自适应控制(MRAC)
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 电器工程
• 页码范围: 194-198,231
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2012.02.002

摘要

针对网络控制系统存在着随机、时变、不确定的信息传输延时,采用带有时间戳的线性神经网络( TSLNN)进行在线延时预测,实时地获得当前采样周期的网络传输延时预测值.该方法选取3个先验的网络实测延时值作为神经网络的输入样本,选用widrow-hoff学习规则作为神经网络的训练算法；应用网络传输延时预测值,并采用一阶Pade方法,对数学模型中的延时环节进行线性化处理,从而获得无刷直流电机调速网络控制系统的线性数学模型；最后,利用模型参考自适应控制方法(MRAC)设计闭环控制器.仿真结果表明,将基于TSLNN在线延时预测的MRAC方法应用于无刷直流电机调速网络控制系统中,可以获得令人满意的系统动、静态性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋静坪		168	3460	31.0	52.0
2	于晓明		5	12	2.0	3.0