基于神经网络和多模型的非线性离散自适应控制

被引：6

作者：

王大海 ^{[1
]}

王昕 ^{[2
]}

王振雷 ^{[1
]}

钱锋 ^{[1
]}

机构：

[1] 华东理工大学华工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室

[2] 上海交通大学电工与电子技术中心

来源：

计算机与应用化学 | 2010年 / 27卷 / 10期

基金：

国家杰出青年科学基金;

关键词：

多模型; 神经网络; 非线性; 自适应; 鲁棒;

D O I：

10.16866/j.com.app.chem2010.10.023

中图分类号：

TP13 [自动控制理论];

学科分类号：

080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

针对一类非线性离散时间单变量系统,提出了基于多模型切换策略的非线性自适应控制方法。首先将被控系统划分为多个工作区间,然后在每个工作区间内建立1个线性自适应控制器和1个非线性神经网络自适应控制器。线性控制器可以保证系统的稳定性,神经网络非线性控制器可以有效的改善系统的暂态性能,采用有效的切换策略可以在保证系统稳定的情况下很好的改善系统的性能。仿真结果验证了所提出方法的有效性。

引用

页码：1399 / 1402

页数：4

共 5 条

[1]

Nonlinear multivariable adaptive control using multiple models and neural networks [J].