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基于动态结构自适应神经网络的非线性鲁棒跟踪控制
  • ISSN号:1005-2615
  • 期刊名称:《南京航空航天大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]南京航空航天大学自动化学院,南京 210016
  • 相关基金:国家自然科学基金重点(60234010)资助项目;航空科学基金(05E52031)资助项目.
中文摘要:

针对非线性系统,提出一种将H∞鲁棒跟踪控制器与动态结构自适应神经网络相结合的组合控制方法。文中首先将系统线性化,设计H∞鲁棒跟踪控制器;然后针对系统中仍然存在的高阶非线性和未知不确定性,引入一种动态结构自适应神经网络,以对消非线性和不确定性的影响。这种自适应神经网络的隐层神经元随着跟踪误差的增大而在线增加,使得神经网络能以较少的神经元获得最佳的逼近效果,加快神经网络的运算速度,提高整个系统的动态性能。最后用飞行跟踪控制系统的示例证明本文方法是有效的。

英文摘要:

A kind of combinatorial controller using H∞ robust control law and the dynamic structure neural network is presented for a class of complex nonlinear systems and the systems contain the external disturbance or some uncertainties. Firstly, the system is linearized at the working point, and H∞ robust control law is designed by considering the parameter perturbation and external disturbance. Then, the dynamic structure adaptive neural network is adopted to reduce the influence of the nonlinearity and uncertainty existed in the system. This kind of the network can approximate the optimal function by less hidden units. The units are increased with the tracking error increasing, thus the dynamic performance of the whole system is improved. The example shows that the flight tracking method is effective.

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期刊信息
  • 《南京航空航天大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:工业和信息化部
  • 主办单位:南京航空航天大学
  • 主编:宣益民
  • 地址:南京市御道街29号
  • 邮编:210016
  • 邮箱:tnuaa@nuaa.edu.cn
  • 电话:025-84892726
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-2615
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1429/V
  • 邮发代号:28-140
  • 获奖情况:
  • 2005获高校科技期刊先进集体,2006获中国高校优秀科技期刊奖,2007获江苏省优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11886