【摘 要】
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研究非线性系统的鲁棒性,在大扰动条件下,提高系统的稳定控制性能.传统的控制方法采用PID神经网络控制,在参数自适应过程中产生控制偏差.提出一种基于单神经元纠偏控制的非线
【机 构】
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郑州财经学院宣传部,郑州财经学院计算机系
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研究非线性系统的鲁棒性,在大扰动条件下,提高系统的稳定控制性能.传统的控制方法采用PID神经网络控制,在参数自适应过程中产生控制偏差.提出一种基于单神经元纠偏控制的非线性系统鲁棒性改进方法.控制结构是一个三层前向神经元网络,采用单神经元纠偏控制,自适应调节神经元输入输出层权重,给定模型的不确定性分为参数的不确定性和未建模的动态特性不确定性,由此得到偏移控制非线性小扰动方程,进行控制系统鲁棒性和稳健性证明.仿真结果表明,采用该算法实现对非线性系统的控制,自适应调节时间短,超调量小,纠偏性能较好,自适应跟踪控
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