基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制

• 作者: 唐伟强 孙丽娟 黄小丽 龙文堃
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性系统 多模型方法 自适应控制 模糊聚类 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 制导、导航与控制
• 页码范围: 2100-2106
• 页数: 7页
• 分类号: TP13
• 字数: 6461字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2019.09.25

摘要

针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法.首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型.为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器.此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器.所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证.最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换.仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐伟强	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	15	55	5.0	7.0
7	孙丽娟	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	3	1	1.0	1.0
9	黄小丽	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	3	1	1.0	1.0
10	龙文堃	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	3	1	1.0	1.0