基于神经网络延时预测的自适应网络控制系统

被引：12

作者：

于晓明

蒋静坪

机构：

[1] 浙江大学电气工程学院

来源：

浙江大学学报(工学版) | 2012年 / 46卷 / 02期

关键词：

带有时间戳的线性神经网络(TSLNN); 网络控制系统; 一阶Pade方法; 无刷直流电机调速系统; 模型参考自适应控制(MRAC);

D O I：

暂无

中图分类号：

TP273 [自动控制、自动控制系统];

学科分类号：

080201 ; 0835 ;

摘要：

针对网络控制系统存在着随机、时变、不确定的信息传输延时,采用带有时间戳的线性神经网络(TSLNN)进行在线延时预测,实时地获得当前采样周期的网络传输延时预测值.该方法选取3个先验的网络实测延时值作为神经网络的输入样本,选用widrow-hoff学习规则作为神经网络的训练算法;应用网络传输延时预测值,并采用一阶Pade方法,对数学模型中的延时环节进行线性化处理,从而获得无刷直流电机调速网络控制系统的线性数学模型;最后,利用模型参考自适应控制方法(MRAC)设计闭环控制器.仿真结果表明,将基于TSLNN在线延时预测的MRAC方法应用于无刷直流电机调速网络控制系统中,可以获得令人满意的系统动、静态性能.

引用

页码：194 / 198+231 +231

页数：6

共 7 条

[1] 网络控制系统的发展现状及展望 [J].