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基于神经网络的非线性动力系统控制研究
1
作者
曹丽娟
和颖秋
李守巨
《科学技术与工程》
2008年第17期4891-4894,4900,共5页
基于改进BP神经网络,建立了一种自适应在线控制模型,并且该控制方法应用到离散非线性动力系统和倒立摆系统控制问题。为了避免BP神经网络在训练过程中的目标函数局部极小值问题,提出了一种基于BFGS优化算法的神经网络训练方法。与其它...
基于改进BP神经网络,建立了一种自适应在线控制模型,并且该控制方法应用到离散非线性动力系统和倒立摆系统控制问题。为了避免BP神经网络在训练过程中的目标函数局部极小值问题,提出了一种基于BFGS优化算法的神经网络训练方法。与其它控制方法相对比,所提出的基于神经网络的倒立摆控制方法具有较高的控制精度。通过离散时间系统的控制模拟和倒立摆模型系统的控制两个算例,验证了所提出的控制方法的具有有效性和很好的控制效率。
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关键词
非线性动态
系统
BFGS优化算法
离散时间
系统
倒立摆模型系统
全局最优解
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职称材料
题名
基于神经网络的非线性动力系统控制研究
1
作者
曹丽娟
和颖秋
李守巨
机构
大连水产学院机械工程学院
辽宁蒲石河抽水蓄能有限公司
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
出处
《科学技术与工程》
2008年第17期4891-4894,4900,共5页
文摘
基于改进BP神经网络,建立了一种自适应在线控制模型,并且该控制方法应用到离散非线性动力系统和倒立摆系统控制问题。为了避免BP神经网络在训练过程中的目标函数局部极小值问题,提出了一种基于BFGS优化算法的神经网络训练方法。与其它控制方法相对比,所提出的基于神经网络的倒立摆控制方法具有较高的控制精度。通过离散时间系统的控制模拟和倒立摆模型系统的控制两个算例,验证了所提出的控制方法的具有有效性和很好的控制效率。
关键词
非线性动态
系统
BFGS优化算法
离散时间
系统
倒立摆模型系统
全局最优解
Keywords
nonlinear dynamical system BFGS optimization algorithm discrete-time system inverted pendulum model system globally optimal solution
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于神经网络的非线性动力系统控制研究
曹丽娟
和颖秋
李守巨
《科学技术与工程》
2008
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