基于BP神经网络的自适应补偿控制方法

• 作者: 李雷 赵力 陈忠华
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 逆系统 自适应补偿控制 非线性系统
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 202-205
• 分类号: TP183
• 字数: 2973字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.07.049

摘要

研究工业过程控制系统补偿问题,对于一类模型未知的SISO非线性系统,传统的控制方法不能获得被控系统的精确数学模型,因而在系统稳定性和鲁棒性上存在缺馅,控制效果不佳.为了提高被控非线性系统的稳定性和鲁棒性,提出了一种基于BP神经网络的自适应补偿控制方法.首先,通过逆系统理推导了被控系统输出和伪控制量之间的误差,然后误差进行在线自适应BP神经网络补偿,从而实现对被控系统的BP神经网络自适应补偿控制,且采用Lyapunov理论证明BP神经而网络的收敛性和闭环系统的稳定性.计算机仿真表明所提方法明显提高了非线性系统的鲁棒控制性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李雷	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	6	39	3.0	6.0
2	陈忠华	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	72	558	12.0	21.0
3	赵力	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	3	11	2.0	3.0