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一类非线性系统基于Backstepping的自适应鲁棒神经网络控制 被引量:7
1
作者 杨小军 李俊民 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期589-592,共4页
针对一类未知非线性系统提出了一种基于Backstepping的自适应神经网络控制方法,放松了满足匹配条件,要求神经网络逼近误差的边界已知等一些限制性的假设。扩展了自适应backstepping和自适应神经控制的适用范围,整个闭环系统表明是最终... 针对一类未知非线性系统提出了一种基于Backstepping的自适应神经网络控制方法,放松了满足匹配条件,要求神经网络逼近误差的边界已知等一些限制性的假设。扩展了自适应backstepping和自适应神经控制的适用范围,整个闭环系统表明是最终一致有界的。 展开更多
关键词 非线性系统 BACKSTEPPING 自适应鲁棒神经网络控制 自适应控制
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四旋翼飞行器的RBF神经网络鲁棒自适应控制 被引量:1
2
作者 马振伟 白浩 +1 位作者 陈洪波 王劲博 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1620-1628,共9页
针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器,提出了一种基于径向基函数神经网络的鲁棒自适应全局控制方法(RRAC)。所提方法结合了神经网络控制对未知非线性的强拟合能力和鲁棒控制的全局稳定性,解决了神经网络控制仅能实现半全... 针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器,提出了一种基于径向基函数神经网络的鲁棒自适应全局控制方法(RRAC)。所提方法结合了神经网络控制对未知非线性的强拟合能力和鲁棒控制的全局稳定性,解决了神经网络控制仅能实现半全局一致最终有界的问题,实现了控制精度和鲁棒性的双重提升。所设计的控制器由在近似域内工作的神经网络控制器和在近似域外工作的鲁棒控制器组成。引入一种新型切换函数来实现两者之间的平滑切换,以保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的。利用Lyapunov函数和Barbalat引理严格证明了非线性四旋翼飞行器系统的稳定性。仿真表明,所设计的控制器在模型不确定性和有界外部扰动下对参考轨迹依旧保持良好的跟踪性能,且跟踪误差趋近于零。 展开更多
关键词 四旋翼飞行器 RBF神经网络 自适应控制 平滑切换函数 全局一致最终有界
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基于RBF网络的四旋翼无人机姿态鲁棒自适应反步滑模控制 被引量:1
3
作者 刘金华 王远 +1 位作者 张智轩 李涛 《江苏大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期36-42,共7页
针对存在干扰的四旋翼无人机姿态系统,设计了一种RBF网络鲁棒自适应反步滑模控制器.在反步滑模控制的基础上,通过RBF网络逼近和补偿标称控制律,采用神经网络最小参数学习法,取神经网络的权值上界估计作为神经网络的估计值,通过设计参数... 针对存在干扰的四旋翼无人机姿态系统,设计了一种RBF网络鲁棒自适应反步滑模控制器.在反步滑模控制的基础上,通过RBF网络逼近和补偿标称控制律,采用神经网络最小参数学习法,取神经网络的权值上界估计作为神经网络的估计值,通过设计参数估计自适应律来代替神经网络权值的调整,并用Lyapunov理论证明系统的稳定性.仿真结果表明:该方法相比反步滑模控制方法,在有干扰的情况下,有更短的调节时间,更好的跟踪精度,验证了本方法具有更好的抗干扰性和鲁棒性. 展开更多
关键词 四旋翼无人机 姿态控制 反步滑模控制 RBF神经网络 自适应控制
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变结构神经网络自适应鲁棒控制 被引量:18
4
作者 陈杰 李志平 张国柱 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期174-178,共5页
针对一类不确定非线性系统,提出一种变结构神经网络自适应鲁棒控制(Variable structure neural network adaptive robust control,VSNNARC)方法.其中变结构神经网络用于在线辨识系统未知非线性函数,该网络利用节点激活与催眠技术进行动... 针对一类不确定非线性系统,提出一种变结构神经网络自适应鲁棒控制(Variable structure neural network adaptive robust control,VSNNARC)方法.其中变结构神经网络用于在线辨识系统未知非线性函数,该网络利用节点激活与催眠技术进行动态调节,减小网络规模与计算量;自适应鲁棒控制用于网络权值学习与系统建模误差及外部扰动补偿.采用Lyapunov稳定性分析法,给出网络权值自适应律的形式以及鲁棒控制项的设计方法.该方法不仅能保证系统的稳定性,也能保证系统具有很好的瞬态性能.将该方法应用到转台伺服系统的位置跟踪控制中,实际运行结果表明,该方法使系统具有很强的鲁棒性及良好的跟踪效果. 展开更多
关键词 自适应 神经网络 双轴转台 函数逼近器
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基于神经网络的模型跟随鲁棒自适应控制 被引量:15
5
作者 胡寿松 周川 胡维礼 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第5期623-629,共7页
针对一类复杂非线性动力学系统 ,提出一种基于神经网络动态补偿的模型跟随非线性鲁棒自适应控制策略 .采用神经网络在线补偿控制器以克服系统的未建模动力学和非线性耦合因素的影响 ,从而提高了模型跟随控制的动态性能和稳态精度 ;当系... 针对一类复杂非线性动力学系统 ,提出一种基于神经网络动态补偿的模型跟随非线性鲁棒自适应控制策略 .采用神经网络在线补偿控制器以克服系统的未建模动力学和非线性耦合因素的影响 ,从而提高了模型跟随控制的动态性能和稳态精度 ;当系统存在模型不确定性和外部扰动时 ,其输出仍能精确地跟踪期望参考模型的输出 .同时给出了闭环误差系统鲁棒稳定性的证明 .应用示例表明 ,所提方法可保证闭环系统具有良好的跟踪性能和鲁棒性 ,且算法简单 ,易于在线控制 . 展开更多
关键词 自适应控制 神经网络 动态补偿 稳定性
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基于永磁直线同步电机的光刻机掩模台鲁棒自适应神经网络控制 被引量:20
6
作者 王一光 李晓杰 陈兴林 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期38-46,共9页
针对光刻机掩模台宏动永磁直线同步电机(PMLSM)提出一种鲁棒自适应神经网络轨迹跟踪补偿控制策略。该策略的主要特点是采用径向基函数(RBF)神经网络实时在线进行模型参数不确定性和各种外界非线性扰动的估计。为了验证策略的效果,建立... 针对光刻机掩模台宏动永磁直线同步电机(PMLSM)提出一种鲁棒自适应神经网络轨迹跟踪补偿控制策略。该策略的主要特点是采用径向基函数(RBF)神经网络实时在线进行模型参数不确定性和各种外界非线性扰动的估计。为了验证策略的效果,建立基于参数不确定性和外界非线性扰动的掩模台宏动PMLSM模型,并针对此模型进行控制策略的规划、推导和稳定性理论分析,分析结果说明该策略可以保证位置和速度跟踪误差的收敛性。通过在光刻机掩模台上进行的五阶S曲线跟踪控制实验验证了此控制策略的实际控制效果,实验结果显示跟踪准确度达到了满意的效果。由于此控制策略的最大优点是不需要对实际物理系统参数和难于测量的外界不确定性扰动做精准的建模,所以非常适合应用在超精密运动控制领域。 展开更多
关键词 永磁直线同步电机 光刻机掩模台 自适应 神经网络 运动控制
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无速度传感器的感应电机神经网络鲁棒自适应控制 被引量:14
7
作者 王耀南 陈维 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第33期92-98,共7页
针对感应电机定子电阻和负载转矩参数的不确定性,提出了无速度传感器的感应电机神经网络鲁棒自适应控制方案。用反步法设计了一种可以将各状态变量跟踪误差和神经网络各权值限制在规定范围内的神经网络鲁棒自适应控制器,提出了相应的算... 针对感应电机定子电阻和负载转矩参数的不确定性,提出了无速度传感器的感应电机神经网络鲁棒自适应控制方案。用反步法设计了一种可以将各状态变量跟踪误差和神经网络各权值限制在规定范围内的神经网络鲁棒自适应控制器,提出了相应的算法,用Lyapunov定理对其稳定性进行了证明。提出了一种可以估算转子磁链和转速的观测器及相应的算法。仿真研究表明,所提出的感应电机无速度传感器控制方案对电机定子电阻、负载转矩的鲁棒性强,动态性能好,速度估算较精确。 展开更多
关键词 无速度传感器 感应电机 神经网络 自适应控制
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基于神经网络的鲁棒自适应滑模迭代学习控制 被引量:8
8
作者 杨小军 李俊民 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期382-386,共5页
对一类不确定非线性系统 ,包括不确定性机器人 ,提出一种自适应鲁棒迭代学习控制方案 .学习控制用于学习周期性的系统不确定性 ,自适应滑模控制用于抑制非周期性系统不确定性 ,并且利用RBF神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界 ,... 对一类不确定非线性系统 ,包括不确定性机器人 ,提出一种自适应鲁棒迭代学习控制方案 .学习控制用于学习周期性的系统不确定性 ,自适应滑模控制用于抑制非周期性系统不确定性 ,并且利用RBF神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界 ,对不确定性系统动态和有界输入扰动具有鲁棒性 .通过Lyapunov直接方法 ,确保了对每次迭代闭环系统是一致有界的 ,并且沿着迭代次数的增加 ,跟踪误差渐近收敛于零 .仿真结果表明了该方案的有效性 . 展开更多
关键词 神经网络 自适应滑模 迭代学习控制 滑模控制 机械手
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基于自适应神经网络鲁棒观测器的EHA故障诊断与容错控制 被引量:4
9
作者 赵杰彦 胡健 +3 位作者 姚建勇 周海波 王俊龙 曹萌萌 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1209-1221,共13页
针对电静液作动器(EHA)功率密度高、工况复杂、元件集成度高、故障种类多的特点,设计了一种基于自适应神经网络鲁棒观测器的电静液作动器故障诊断与容错控制器。对模型的内部状态提出一种鲁棒观测器进行观测,对液压系统弹性模量等不确... 针对电静液作动器(EHA)功率密度高、工况复杂、元件集成度高、故障种类多的特点,设计了一种基于自适应神经网络鲁棒观测器的电静液作动器故障诊断与容错控制器。对模型的内部状态提出一种鲁棒观测器进行观测,对液压系统弹性模量等不确定性设计参数自适应率进行估计,对摩擦扰动等非线性设计径向基函数(RBF)神经网络予以逼近。通过前馈补偿的方法对故障和参数不确定性进行补偿,同时针对系统其他扰动设计鲁棒项加以克服。利用Lyapunov稳定性定理证明了所提出的控制器在存在故障的情况下可以实现系统的有界稳定。联合仿真结果表明:相对于传统的比例、积分、微分控制器(PID)和自适应鲁棒控制器(ARC),所提出的控制器具有更高的控制精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 电静液作动器 径向基函数神经网络 观测器 故障诊断 容错控制
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船舶航向保持的鲁棒神经网络控制 被引量:20
10
作者 张显库 吕晓菲 +1 位作者 郭晨 杨盐生 《船舶力学》 EI 北大核心 2006年第5期54-58,共5页
设计一个N5-5-5-5-5-5-1前向神经网络,经训练得到一个开环的船舶航向保持控制器,使其能够较好地保持典型输入信号作用下的船舶航向;然后应用闭环增益成形算法,形成闭环控制系统。这种基于神经网络的航向保持方案,将神经网络的适应能力... 设计一个N5-5-5-5-5-5-1前向神经网络,经训练得到一个开环的船舶航向保持控制器,使其能够较好地保持典型输入信号作用下的船舶航向;然后应用闭环增益成形算法,形成闭环控制系统。这种基于神经网络的航向保持方案,将神经网络的适应能力、非线性函数映射能力和闭环增益成形算法的鲁棒性结合起来,改善了系统的鲁棒性能。这种方法设计过程简单,物理意义明显。 展开更多
关键词 神经网络 闭环增益成形 控制 航向保持
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机器人的神经网络鲁棒轨迹跟踪控制 被引量:7
11
作者 王洪斌 李铁龙 郭继丽 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期145-147,150,共4页
考虑了一类具有外界扰动和参数不确定性机器人系统的轨迹跟踪鲁棒控制问题。提出了两种控制方法:第一种应用输入输出线性化方法以及Lyapunov函数法,推导出鲁棒输出跟踪控制器。所获得的控制器可确保系统输出按指数规律跟踪期望输出,同... 考虑了一类具有外界扰动和参数不确定性机器人系统的轨迹跟踪鲁棒控制问题。提出了两种控制方法:第一种应用输入输出线性化方法以及Lyapunov函数法,推导出鲁棒输出跟踪控制器。所获得的控制器可确保系统输出按指数规律跟踪期望输出,同时相应闭环系统的状态一致最终有界。第二种方法在第一种控制方法的基础上,利用一个RBF神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界,有效的克服了系统不确定性的影响,提高了控制精度。 展开更多
关键词 机器人 神经网络 轨迹跟踪控制 控制 控制精度
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基于递归模糊神经网络的机器人鲁棒H_∞跟踪控制 被引量:8
12
作者 彭金柱 王耀南 王杰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第9期1145-1151,共7页
利用递归模糊神经网络来逼近机器人系统中的非线性函数,提出了一种具有自适应能力的H∞控制策略.该控制策略能够减弱机器人系统的外扰,并把模糊神经网络的重构误差对系统的影响控制在指定的范围内.同时又能保证闭环系统的所有信号都是... 利用递归模糊神经网络来逼近机器人系统中的非线性函数,提出了一种具有自适应能力的H∞控制策略.该控制策略能够减弱机器人系统的外扰,并把模糊神经网络的重构误差对系统的影响控制在指定的范围内.同时又能保证闭环系统的所有信号都是有界的.为了验证基于递归模糊神经网络的H∞控制策略的有效性,将其与计算力矩控制方法进行比较,仿真结果表明,在存在外扰的情况下,所提出的控制策略具有比计算力矩控制方法更好的跟踪性能. 展开更多
关键词 递归模糊神经网络 机器人系统 H∞控制 跟踪控制
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感应电机的神经网络鲁棒自适应动态面控制
13
作者 邓道福 缪志强 +2 位作者 康童 姚建刚 李献才 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期2105-2109,共5页
针对感应电机的高阶、强耦合的非线性,设计一种具有自适应性和鲁棒性的动态面控制律,以实现对感应电机的控制。首先通过变量代换,将五阶感应电机模型变为块三角形式;接着采用神经网络逼近,将模型转化为含有结构不确定性和参数不确定性... 针对感应电机的高阶、强耦合的非线性,设计一种具有自适应性和鲁棒性的动态面控制律,以实现对感应电机的控制。首先通过变量代换,将五阶感应电机模型变为块三角形式;接着采用神经网络逼近,将模型转化为含有结构不确定性和参数不确定性的参数化模型。对于感应电机系统中的参数不确定性,在动态面控制方法的基础上设计参数自适应律,在线估计其未知参数;对于感应电机系统中的结构不确定性,设计鲁棒控制律,使得电机控制系统具有鲁棒性。最后通过仿真实现,以验证所提出的控制方法的有效性与实用性。 展开更多
关键词 动态面控制 神经网络 感应电机 自适应控制
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脉冲Hopfield神经网络的鲁棒H-稳定性及其脉冲控制器设计(英文) 被引量:7
14
作者 刘斌 刘新芝 廖晓昕 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期168-172,共5页
研究了脉冲Hopfield神经网络在Hopfield意义下的鲁棒稳定性 .通过应用Lyapunov函数法和Riccati不等式方法 ,得到了脉冲Hopfield神经网络鲁棒稳定和鲁棒渐近稳定的充分条件 ,在此基础上 ,设计出了易于实施的脉冲控制器来镇定Hopfield神... 研究了脉冲Hopfield神经网络在Hopfield意义下的鲁棒稳定性 .通过应用Lyapunov函数法和Riccati不等式方法 ,得到了脉冲Hopfield神经网络鲁棒稳定和鲁棒渐近稳定的充分条件 ,在此基础上 ,设计出了易于实施的脉冲控制器来镇定Hopfield神经网络 .最后 ,给出了例子 . 展开更多
关键词 脉冲Hopfield神经网络 H-稳定性 脉冲控制 设计 LYAPUNOV函数 RICCATI不等式
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基于神经网络自适应观测器的鲁棒故障检测 被引量:4
15
作者 周川 胡维礼 陈庆伟 《应用科学学报》 CAS CSCD 2004年第1期124-126,共3页
提出一种基于动态神经网络的不确定非线性系统鲁棒故障检测方法,该方法通过构造神经网络自适应观测器来获取反映系统故障的残差信息以进行快速的故障检测,并采用Lyapunov稳定理论证明了闭环误差系统的一致最终有界稳定性.针对某型飞机... 提出一种基于动态神经网络的不确定非线性系统鲁棒故障检测方法,该方法通过构造神经网络自适应观测器来获取反映系统故障的残差信息以进行快速的故障检测,并采用Lyapunov稳定理论证明了闭环误差系统的一致最终有界稳定性.针对某型飞机舵面故障的仿真验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 神经网络 自适应观测器 故障检测 残差信息 Lyapunov稳定理论 闭环误差系统
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电液伺服结构试验系统的神经网络快速鲁棒跟踪控制 被引量:3
16
作者 何玉彬 闫桂荣 徐健学 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期776-778,共3页
针对结构试验系统的非线性和不确定性特性,提出一种神经网络并行自学习跟踪控制器,在满足试验系统实时性要求的条件下,通过神经网络在线建模和虚拟学习做到了控制器的在线自适应设计,并解决了实时训练样本不足的问题。
关键词 结构试验系统 神经网络 跟踪控制 电液伺服
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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
17
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 . 展开更多
关键词 MIMO不确定非线性系统 CMAC神经网络 自适应控制 反馈线性化
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基于Adaline神经网络参数辨识的PMSM鲁棒电流预测控制 被引量:11
18
作者 何静 唐润忠 +1 位作者 张昌凡 吴公平 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期127-139,共13页
针对复杂工况下永磁同步电机存在模型参数失配导致控制系统性能下降的问题,提出一种基于参数在线辨识的鲁棒电流预测控制方法。首先,建立永磁同步电机预测控制模型,详细分析电磁参数失配对电机响应电流及输出转矩和转速的影响。然后,设... 针对复杂工况下永磁同步电机存在模型参数失配导致控制系统性能下降的问题,提出一种基于参数在线辨识的鲁棒电流预测控制方法。首先,建立永磁同步电机预测控制模型,详细分析电磁参数失配对电机响应电流及输出转矩和转速的影响。然后,设计了基于Adaline神经网络的参数在线辨识器,并在传统的权值调整算法上,提出一种应用于电机参数辨识系统的新型动态混合最小均方算法。最后,利用在线辨识的参数来实时更新电流预测控制器中的参数,以避免参数失配对控制系统性能的影响。通过仿真和实验验证了所提方法和新型算法的可行性和有效性,其结果表明了该方法不仅能够实现精准在线跟踪电机参数的变化,而且有效抑制了参数失配导致的响应电流偏差。 展开更多
关键词 永磁同步电机 电流预测控制 模型参数失配 Adaline神经网络 最小均方算法
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基于模糊模型和神经网络的多时滞不确定非线性系统的鲁棒H_∞控制(英文) 被引量:6
19
作者 刘亚 胡寿松 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期859-866,共8页
针对一类具有多时滞的不确定非线性系统 ,提出了一种基于模糊模型和神经网络的组合控制方法 .利用具有多时滞的模糊T S模型对系统进行近似建模并给出基于线性矩阵不等式(LMI)的模糊H∞ 控制律 .提出完全自适应RBF神经网络控制方法 ,通... 针对一类具有多时滞的不确定非线性系统 ,提出了一种基于模糊模型和神经网络的组合控制方法 .利用具有多时滞的模糊T S模型对系统进行近似建模并给出基于线性矩阵不等式(LMI)的模糊H∞ 控制律 .提出完全自适应RBF神经网络控制方法 ,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度 ,来对消系统的未知不确定性和模糊建模误差的影响 ,不要求系统的不确定项和模糊建模误差满足任何匹配条件或约束 ,并证明了闭环系统的稳定性 .最后 ,将所提出的方法应用到一具有多时滞的非线性混沌系统 ,仿真结果表明了该方法的有效性 . 展开更多
关键词 多时滞不确定非线性系统 H∞控制 模糊模型 神经网络
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神经网络在鲁棒镇定控制器设计中的应用 被引量:2
20
作者 李艳辉 王常虹 高会军 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第8期901-904,976,共5页
采用神经网络法求解最优的鲁棒控制器,解决了不确定参数线性离散系统的在线优化控制问题,保证了系统具有良好的动、静态性能.从一个保证系统稳定的引理出发,通过二次规划确定鲁棒镇定控制器的形式,采用神经网络计算控制器参数,该网络具... 采用神经网络法求解最优的鲁棒控制器,解决了不确定参数线性离散系统的在线优化控制问题,保证了系统具有良好的动、静态性能.从一个保证系统稳定的引理出发,通过二次规划确定鲁棒镇定控制器的形式,采用神经网络计算控制器参数,该网络具有全局收敛性,不用训练数据,易于用电子线路实现,且满足实时控制的需要.并进行了仿真验证. 展开更多
关键词 神经网络 镇定控制 应用 线性离散系统 在线优化控制 全局收敛性 二次规划 电路
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