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动态非线性任意高阶次逼近的增量型最小化递推预测模型
1
作者
崔岩
舒畅
《黑龙江水专学报》
2003年第1期14-15,25,共3页
对于一类常见多重时滞非线性离散系统,提出了基于动态非线性任意高阶次逼近的增量型最小化递推预测模型,在此基础上,可实现对存在较大滞后的时滞非线性系统的广义预测控制。
关键词
非线性系统
广义
预测
控制
增量型最小化递推预测模型
动态非线性任意阶次逼近
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职称材料
一类多重时滞非线性系统无模型学习自适应控制
被引量：
5
2
作者
胡致强
李向东
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第2期261-264,共4页
对于一类常见多重时滞非线性离散系统．提出了基于动态线性逼近的增量型最小化模型、递推预测 模型，无模型学习自适应控制律和带有参数限定时域长度的参数自适应预报递推算法，实现了对存在较大滞 后的多重时滞非线性系统的无模型学习...
对于一类常见多重时滞非线性离散系统．提出了基于动态线性逼近的增量型最小化模型、递推预测 模型，无模型学习自适应控制律和带有参数限定时域长度的参数自适应预报递推算法，实现了对存在较大滞 后的多重时滞非线性系统的无模型学习自适应控制。该算法不需要受控系统的结构信息、数学模型、外部实 验信号和训练过程，不用解Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程．无需矩阵运算．在线计算量很小．实时性好，仅用受控系统的 Ｉ／Ｏ数据来设计，传统的未建模动态不存在。通过仿真表明，该算法对于一类非线性系统实现无模型自适应 控制是正确和有效的．
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关键词
非线性系统
无
模型
学习自适应控制
参数自适应预报
增量型最小化递推预测模型
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职称材料
题名
动态非线性任意高阶次逼近的增量型最小化递推预测模型
1
作者
崔岩
舒畅
机构
黑龙江水利高等专科学校培训部
出处
《黑龙江水专学报》
2003年第1期14-15,25,共3页
文摘
对于一类常见多重时滞非线性离散系统,提出了基于动态非线性任意高阶次逼近的增量型最小化递推预测模型,在此基础上,可实现对存在较大滞后的时滞非线性系统的广义预测控制。
关键词
非线性系统
广义
预测
控制
增量型最小化递推预测模型
动态非线性任意阶次逼近
Keywords
nonlinear systems
general predictive control
increment minimized recursive predictive model
dynamic approximate any higher-order nonlinearization
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一类多重时滞非线性系统无模型学习自适应控制
被引量：
5
2
作者
胡致强
李向东
机构
黑龙江水利高等专科学校自动化系
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第2期261-264,共4页
文摘
对于一类常见多重时滞非线性离散系统．提出了基于动态线性逼近的增量型最小化模型、递推预测 模型，无模型学习自适应控制律和带有参数限定时域长度的参数自适应预报递推算法，实现了对存在较大滞 后的多重时滞非线性系统的无模型学习自适应控制。该算法不需要受控系统的结构信息、数学模型、外部实 验信号和训练过程，不用解Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程．无需矩阵运算．在线计算量很小．实时性好，仅用受控系统的 Ｉ／Ｏ数据来设计，传统的未建模动态不存在。通过仿真表明，该算法对于一类非线性系统实现无模型自适应 控制是正确和有效的．
关键词
非线性系统
无
模型
学习自适应控制
参数自适应预报
增量型最小化递推预测模型
Keywords
nonlinear systems
model -free learning adaptive control
parameter adaptive predicting
increment minimized recursive predicting model
parameter control length
dynamic linearization
分类号
TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
O231.2 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
动态非线性任意高阶次逼近的增量型最小化递推预测模型
崔岩
舒畅
《黑龙江水专学报》
2003
0
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职称材料
2
一类多重时滞非线性系统无模型学习自适应控制
胡致强
李向东
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
5
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职称材料
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