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神经网络在线投影算法及非线性建模应用 被引量:1
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作者 赖桂文 王永初 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第2期191-194,共4页
针对神经网络难以在线学习的缺点,把神经网络当作结构已知的非线性系统,权系数的学习看成非线性系统的参数估计,基于新估计准则的非线性系统在线参数估计投影算法,给出前馈神经网络的一种在线运行投影学习算法。理论上证明该算法的全局... 针对神经网络难以在线学习的缺点,把神经网络当作结构已知的非线性系统,权系数的学习看成非线性系统的参数估计,基于新估计准则的非线性系统在线参数估计投影算法,给出前馈神经网络的一种在线运行投影学习算法。理论上证明该算法的全局收敛性,讨论算法参数的物理意义和取值范围。通过2个非线性时变系统的神经网络建模应用的仿真,验证算法的全局收敛性和在线运行能力。 展开更多
关键词 神经网络 非线性系统 投影算法 全局收敛 在线运行
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基于模型完全动态延时逆的内模控制方法 被引量:1
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作者 赖桂文 王永初 《控制工程》 CSCD 2006年第S2期73-77,共5页
针对常规内模控制中存在的缺点,提出了一种基于模型完全动态延时逆的内模控制方法,采用神经网络自适应滤波器对内部模型和完全动态延时逆进行在线学习和控制,取消低通滤波器的设计,以逆的延时时间的调整来提高系统的鲁棒稳定性,并把内... 针对常规内模控制中存在的缺点,提出了一种基于模型完全动态延时逆的内模控制方法,采用神经网络自适应滤波器对内部模型和完全动态延时逆进行在线学习和控制,取消低通滤波器的设计,以逆的延时时间的调整来提高系统的鲁棒稳定性,并把内模控制器的动态响应和扰动消除控制分开进行。理论分析和仿真实验表明,此方法对系统输入信号的跟踪响应具有很高的稳态精度和动态控制品质,对对象的扰动消除具有很好的效果,是一种新型、具有鲁棒稳定性的内模控制方法。 展开更多
关键词 内模控制 完全延时逆 自适应滤波器 扰动消除
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