2.845

2023影响因子

(CJCR)

  • 中文核心
  • EI
  • 中国科技核心
  • Scopus
  • CSCD
  • 英国科学文摘

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测控制

石宇静 柴天佑

石宇静, 柴天佑. 基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测控制. 自动化学报, 2007, 33(5): 540-545. doi: 10.1360/aas-007-0540
引用本文: 石宇静, 柴天佑. 基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测控制. 自动化学报, 2007, 33(5): 540-545. doi: 10.1360/aas-007-0540
SHI Yu-Jing, CHAI Tian-You. Neural Networks and Multiple Models Based Nonlinear Adaptive Generalized Predictive Control. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2007, 33(5): 540-545. doi: 10.1360/aas-007-0540
Citation: SHI Yu-Jing, CHAI Tian-You. Neural Networks and Multiple Models Based Nonlinear Adaptive Generalized Predictive Control. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2007, 33(5): 540-545. doi: 10.1360/aas-007-0540

基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测控制

doi: 10.1360/aas-007-0540
详细信息
    通讯作者:

    柴天佑

  • 中图分类号: TP273

Neural Networks and Multiple Models Based Nonlinear Adaptive Generalized Predictive Control

More Information
    Corresponding author: CHAI Tian-You
  • 摘要: 针对一类不确定非线性离散时间动态系统, 提出了基于神经网络与多模型的非线性广义预测自适应控制方法. 该自适应控制方法由线性鲁棒广义预测自适应控制器, 神经网络非线性广义预测自适应控制器和切换机制三部分构成. 线性鲁棒广义预测自适应控制器保证闭环系统的输入输出信号有界, 神经网络非线性广义预测自适应控制器能够改善系统的性能. 切换策略通过对上述两种控制器的切换, 保证系统稳定的同时, 改善系统性能. 给出了所提自适应方法的稳定性和收敛性分析. 最后通过仿真实例验证了所提方法的有效性.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  2738
  • HTML全文浏览量:  193
  • PDF下载量:  2957
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2006-03-09
  • 修回日期:  2006-06-03
  • 刊出日期:  2007-05-20

目录

    /

    返回文章
    返回