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具有不确定性的非线性系统自适应神经网络L_2增益控制
1
作者
李桂英
魏莹
+1 位作者
张扬
孙来军
《智能系统学报》
2009年第4期357-362,共6页
针对存在不确定性的非线性系统,提出了自适应神经网络L2增益控制器设计方法,将基于Hamilton-Jacobi-Issacs(HJI)不等式和自适应神经网络策略相结合,有效地克服了需要被控对象精确建模的局限性.神经网络对系统模型的偏差进行拟合;为了补...
针对存在不确定性的非线性系统,提出了自适应神经网络L2增益控制器设计方法,将基于Hamilton-Jacobi-Issacs(HJI)不等式和自适应神经网络策略相结合,有效地克服了需要被控对象精确建模的局限性.神经网络对系统模型的偏差进行拟合;为了补偿拟合误差,引入补偿控制器和神经网络权值自适应调节律,通过在线自适应修正神经网络权值,来保证闭环系统满足相应的L2性能准则.仿真结果表明提出的控制器设计方法是有效的,克服了一般方法需要被控对象精确建模的局限性.
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关键词
L2增益
神经网络控制
HJI不等式
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题名
具有不确定性的非线性系统自适应神经网络L_2增益控制
1
作者
李桂英
魏莹
张扬
孙来军
机构
黑龙江大学电气工程及其自动化实验室
出处
《智能系统学报》
2009年第4期357-362,共6页
基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(F2007-07)
黑龙江大学青年科学基金资助项目(QL200736)
文摘
针对存在不确定性的非线性系统,提出了自适应神经网络L2增益控制器设计方法,将基于Hamilton-Jacobi-Issacs(HJI)不等式和自适应神经网络策略相结合,有效地克服了需要被控对象精确建模的局限性.神经网络对系统模型的偏差进行拟合;为了补偿拟合误差,引入补偿控制器和神经网络权值自适应调节律,通过在线自适应修正神经网络权值,来保证闭环系统满足相应的L2性能准则.仿真结果表明提出的控制器设计方法是有效的,克服了一般方法需要被控对象精确建模的局限性.
关键词
L2增益
神经网络控制
HJI不等式
Keywords
L2- gain
neural network control
HJI inequality
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
具有不确定性的非线性系统自适应神经网络L_2增益控制
李桂英
魏莹
张扬
孙来军
《智能系统学报》
2009
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