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CMAC神经网络用于一类不确定MIMO非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化
被引量：
2
1
作者
杨旭
张友安
+1 位作者
崔平远
邹经湘
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第1期20-23,共4页
在已知标称系统的基础上 ,将CMAC神经网络用于一类状态反馈可线性化的多输入多输出 (MI MO)不确定连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化 ,使系统获得要求的跟踪性能 .在很弱的假设条件下 ,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统...
在已知标称系统的基础上 ,将CMAC神经网络用于一类状态反馈可线性化的多输入多输出 (MI MO)不确定连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化 ,使系统获得要求的跟踪性能 .在很弱的假设条件下 ,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统内的所有信号为UUB(一致最终有界 ) .仿真算例进一步验证了算法的正确与有效 .
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关键词
mimo
不确定
非线性
系统
CMAC神经网络
鲁棒自适应控制
反馈线性化
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职称材料
一类非线性系统的自组织模糊神经网络控制
被引量：
6
2
作者
李安平
刘国荣
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期82-91,共10页
针对一类MIMO不确定非线性有干扰且控制增益符号未知的系统进行跟踪控制的问题,提出了一种在线自组织模糊神经网络的改进算法,用以克服参数选择困难的问题,并基于该算法给出了一种自适应鲁棒控制方法。首先基于主导输入的概念将MIMO系...
针对一类MIMO不确定非线性有干扰且控制增益符号未知的系统进行跟踪控制的问题,提出了一种在线自组织模糊神经网络的改进算法,用以克服参数选择困难的问题,并基于该算法给出了一种自适应鲁棒控制方法。首先基于主导输入的概念将MIMO系统分解为多个SISO系统构成的系统,然后结合自组织模糊神经网络在线对系统中的未知函数进行逼近,对网络结构和参数实现在线调节,再利用Nussbaum函数来克服控制增益符号未知,并且引入鲁棒项及复合误差的估计来补偿复合误差。最后基于Lyapunov稳定性理论证明了整个闭环系统半全局一致最终有界。理论和仿真结果表明提出方法的有效性。
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关键词
不确定mimo系统
控制增益符号未知
自组织模糊神经网络
鲁棒控制
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职称材料
题名
CMAC神经网络用于一类不确定MIMO非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化
被引量：
2
1
作者
杨旭
张友安
崔平远
邹经湘
机构
哈尔滨工业大学航天工程与力学系
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第1期20-23,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目! (195 72 114 )
文摘
在已知标称系统的基础上 ,将CMAC神经网络用于一类状态反馈可线性化的多输入多输出 (MI MO)不确定连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化 ,使系统获得要求的跟踪性能 .在很弱的假设条件下 ,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统内的所有信号为UUB(一致最终有界 ) .仿真算例进一步验证了算法的正确与有效 .
关键词
mimo
不确定
非线性
系统
CMAC神经网络
鲁棒自适应控制
反馈线性化
Keywords
mimo
uncertain nonlinear systems
CMAC neural networks
robust adaptive control
feedback linearization
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O231.2 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
一类非线性系统的自组织模糊神经网络控制
被引量：
6
2
作者
李安平
刘国荣
机构
湖南大学电气与信息工程学院
湖南工程学院理学院
湖南工程学院电气信息学院
出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期82-91,共10页
基金
国家自然科学基金(51177040)
风力发电机组与控制湖南省重点实验室开放研究基金(XX0001)
湖南省教育厅资助项目(14C0288)
文摘
针对一类MIMO不确定非线性有干扰且控制增益符号未知的系统进行跟踪控制的问题,提出了一种在线自组织模糊神经网络的改进算法,用以克服参数选择困难的问题,并基于该算法给出了一种自适应鲁棒控制方法。首先基于主导输入的概念将MIMO系统分解为多个SISO系统构成的系统,然后结合自组织模糊神经网络在线对系统中的未知函数进行逼近,对网络结构和参数实现在线调节,再利用Nussbaum函数来克服控制增益符号未知,并且引入鲁棒项及复合误差的估计来补偿复合误差。最后基于Lyapunov稳定性理论证明了整个闭环系统半全局一致最终有界。理论和仿真结果表明提出方法的有效性。
关键词
不确定mimo系统
控制增益符号未知
自组织模糊神经网络
鲁棒控制
Keywords
uncertain
mimo
system
unknown control gain sign
self-organizing fuzzy neural network
robust control
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CMAC神经网络用于一类不确定MIMO非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化
杨旭
张友安
崔平远
邹经湘
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
2
在线阅读
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职称材料
2
一类非线性系统的自组织模糊神经网络控制
李安平
刘国荣
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
6
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职称材料
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