原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
为了更好地消除抖振,提高复杂非线性系统的控制效果,针对一类典型SISO仿射非线性系统,提出了一种新的变结构BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)自适应控制策略(VSYNC);其中,对于系统未知非线性函数,将神经网络用作估计器;对控制输入加入连续函数项,其可以根据状态点和滑动切换面之间的距离自适应地调节不连续的控制变量,从而使变结构控制策略得到了显著提高;所提出的控制方法能够有效地抑制周围切换面的抖振,保证了系统地动态性能,同时还能够消除系统的稳态误差;仿真结果表明,该方法具有较高的控制精度和鲁棒性.
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文献信息
篇名 SISO仿射非线性系统自适应变结构BPNN控制
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 非线性系统 变结构控制 神经网络 自适应
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 控制技术
研究方向 页码范围 457-459
页数 3页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邹劲松 重庆水利电力职业技术学院电子信息工程系 37 71 5.0 7.0
2 唐旭 重庆大学科技处 7 8 2.0 2.0
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期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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