改进型LM-RBF神经网络在自抗扰控制器上的应用

• 作者: 侯远龙 唐冲 童仲志
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: LM算法 RBF神经网络 在线整定 自抗扰控制器
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 自动测量与控制
• 页码范围: 11-15,28
• 页数: 6页
• 分类号: TP273+.1
• 字数: 5087字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7690/bgzdh.2020.07.003

摘要

为解决自抗扰控制器(active disturbance rejection control,ADRC)中参数较多且难以整定的问题,提出一种基于LM算法且网络结构可在线优化的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络.利用滑动窗口的思想将在线输入的样本放入一个长度固定的队列,将LM-RBF网络应用于ADRC,在线整定控制器参数,并以永磁同步电机为对象在Matlab里进行仿真分析.结果表明:与基于RBF的常规自抗扰控制器相比,改进后LM-RBF使控制器有更快的响应速度及更优的抗干扰能力,能有效提高被控系统的稳定性,满足非线性时变系统对自抗扰控制器的性能要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯远龙	南京理工大学机械工程学院	86	403	11.0	17.0
2	童仲志	南京理工大学机械工程学院	23	33	4.0	4.0
3	唐冲	南京理工大学机械工程学院	2	0	0.0	0.0