控制增益未知的多变量极值搜索系统神经网络自适应协同控制

• 作者: 左斌 李静
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 多变量极值搜索系统 协同控制 Nussbaum增益 神经网络 自适应控制
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 405-416
• 页数: 12页
• 分类号: TP273.23
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2013.20149

摘要

针对一类控制增益未知的多变量极值搜索系统,提出了一种神经网络自适应协同控制方法.该方法利用协同控制实现状态变量之间的协同收敛,并确保对系统内部参数扰动和外界干扰具有不变性；以极值搜索控制方法得到的搜寻变量作为输入量,设计多层神经网络逼近状态变量的极值变化率和未知的变量与函数；采用Nussbaum函数解决系统控制增益未知的问题；同时运用自适应参数抵消神经网络逼近误差的影响.稳定性分析证明了系统的状态跟踪误差、输出量与其极值之间的误差、极值搜索变量的跟踪误差以及神经网络各参数的估计误差均指数收敛至原点的一个有界邻域.理论分析与仿真结果验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李静	海军航空工程学院战略导弹工程系	46	231	7.0	13.0
3	左斌	海军航空工程学院控制工程系	26	202	7.0	13.0