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基于对角回归神经网络的自整定全系数自适应控制器及其特征参量辨识
被引量：
1
1
作者
王丽娇
《航天控制》
CSCD
北大核心
2011年第5期15-21,共7页
针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定。同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回...
针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定。同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回归层输出组成的非线性函数构造对象的特征参量,更有效地对特征模型的时变参数进行自学习和调整。对闭环回路的仿真结果表明,基于神经网络辨识和整定的全系数自适应控制回路比传统的全系数自适应控制回路具有更强的自适应性和抗干扰能力,响应速度更快,系统鲁棒性更强。
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关键词
全系数自适应控制器
对角回归神经网络
自整定
特征模型
辨识
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职称材料
题名
基于对角回归神经网络的自整定全系数自适应控制器及其特征参量辨识
被引量：
1
1
作者
王丽娇
机构
北京控制工程研究所
空间智能控制技术重点实验室
出处
《航天控制》
CSCD
北大核心
2011年第5期15-21,共7页
文摘
针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定。同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回归层输出组成的非线性函数构造对象的特征参量,更有效地对特征模型的时变参数进行自学习和调整。对闭环回路的仿真结果表明,基于神经网络辨识和整定的全系数自适应控制回路比传统的全系数自适应控制回路具有更强的自适应性和抗干扰能力,响应速度更快,系统鲁棒性更强。
关键词
全系数自适应控制器
对角回归神经网络
自整定
特征模型
辨识
Keywords
All-coefficients adaptive controller
DRNN
Self-adjusting
Characteristics model
Identifica-tion
分类号
V418 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于对角回归神经网络的自整定全系数自适应控制器及其特征参量辨识
王丽娇
《航天控制》
CSCD
北大核心
2011
1
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