非线性系统神经网络自适应控制的发展现状及展望

被引：12

作者：

孙富春

李莉

孙增圻

机构：

[1] 清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室

[2] 清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京

[3] 北京

来源：

控制理论与应用 | 2005年 / 02期

关键词：

神经网络; 非线性系统; 自适应控制; 稳定性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP273.2 [];

学科分类号：

080201 ; 0835 ;

摘要：

简要回顾了神经网络控制及其应用的发展历程,重点论述了人们在连续、离散时间非线性系统的神经网络以及神经模糊稳定自适应控制研究方面所取得的主要进展,探讨了神经网络自适应控制研究方面存在的主要问题及解决问题的基本途径.作为当前解决神经网络自适应控制问题的途径之一,介绍了近来人们对二阶模糊神经网络以及量子神经网络的研究.最后,总结并指出了这一领域下一步的发展方向和有待解决的新课题.

引用

页码：254 / 260

页数：7

共 8 条

[1] 一类非线性系统的自组织模糊CMAC神经网络自适应重构跟踪控制 [J].

王源 ;

胡寿松 ;

吴庆宪 .

控制理论与应用, 2003, (01) :70-72+77

[2] 一种自适应CMAC神经元网络控制器及其在水轮机调速器中的应用 [J].

金波 ;

俞亚新 .

控制理论与应用, 2002, (06) :905-908

[3] 基于神经网络的一类非线性系统自适应跟踪控制(英文) [J].

牛玉刚 ;

邹云 ;

杨成梧 .

控制理论与应用, 2001, (03) :461-464

[4] 非最小相位非线性系统的简单递归神经网络控制(英文) [J].

李翔 ;

陈增强 ;

袁著祉 .

控制理论与应用, 2001, (03) :456-460

[5] 基于神经网络的模型跟随鲁棒自适应控制 [J].

胡寿松 ;

周川 ;

胡维礼 .

自动化学报, 2000, (05) :623-629

[6] 基于模糊神经网络的滑模控制 [J].

达飞鹏 ;

宋文忠 .

控制理论与应用, 2000, (01) :128-132

[7]

Observer-Based Adaptive Controller Design of Flexible Manipulators Using Time-Delay Neuro-Fuzzy Networks..[J].Deng Hui;Sun Fuchun;Sun Zengqi.Journal of Intelligent and Robotic Systems.2002, 4

[8]

机械手神经网络稳定自适应控制的理论与方法.[M].孙富春;孙增圻;张钹[著];.高等教育出版社.2005,

← 1 →