基于ESN的非线性系统未建模动态补偿及控制

• 作者: 向馗 张立炎 马龙华 龙容
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 回声状态网络 岭回归 未建模动态 预测控制 内化
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 60-66
• 页数: 7页
• 分类号: TP14
• 字数: 4673字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.01.010

摘要

神经网络模型经线性化后可构建神经预测控制框架,但是,对高阶项的忽略会产生大量未建模动态.本文以回声状态网络(Echo State Network,ESN)为代表,提出基于岭回归的未建模动态补偿方法.以线性化前后ESN内部状态观测的偏差作为表征未建模动态的样本,通过岭回归估计未建模动态与ESN状态变量之间的线性依存关系.将回归得到的补偿项内化为ESN储备池吸引子的平移和旋转,体现了吸引子的吸引力对激活函数边界约束作用的有效补充.两个实例验证了补偿方法对提高控制精度具有积极作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马龙华	浙江大学宁波理工学院	39	589	14.0	23.0
2	张立炎	武汉理工大学自动化学院	36	196	9.0	12.0
3	向馗	武汉理工大学自动化学院	32	81	5.0	7.0
4	龙容	武汉理工大学自动化学院	7	7	1.0	2.0