基于在线学习的机载光电系统扩张状态观测器参数整定研究

• 作者: 刘晓东 周德召 李佳庆 王合龙
• 来源期刊: 电光与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 机载光电系统 前向神经网络 在线学习 自抗扰控制 扩张状态观测器
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TN391
• 字数: 4523字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2019.08.009

摘要

针对非线性动态系统的扩张状态观测器(ESO)参数整定问题,建立了基于BP神经网络的参数整定模型.采用在线梯度下降法进行网络训练以保证对动态系统的学习能力,并引入了IDBD算法,利用输入数据的信息和学习过程中的经验实现学习速率的自适应调整,以改进在线梯度下降法的适应性.数字仿真表明,该参数整定模型较传统的参数整定模型具有动态性能好、精度高等优点,能够提高非线性系统扩张状态观测器参数的动态整定精度,进而在一定程度上改善自抗扰控制器的系统控制性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王合龙	中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所	19	94	5.0	9.0
5	周德召	中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所	5	4	1.0	1.0
6	李佳庆		2	1	1.0	1.0