2.793

2018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

变结构神经网络自适应鲁棒控制

陈杰 李志平 张国柱

陈杰, 李志平, 张国柱. 变结构神经网络自适应鲁棒控制. 自动化学报, 2010, 36(1): 174-178. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00174
引用本文: 陈杰, 李志平, 张国柱. 变结构神经网络自适应鲁棒控制. 自动化学报, 2010, 36(1): 174-178. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00174
CHEN Jie, LI Zhi-Ping, ZHANG Guo-Zhu. Variable Structure Neural Network Adaptive Robust Control. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(1): 174-178. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00174
Citation: CHEN Jie, LI Zhi-Ping, ZHANG Guo-Zhu. Variable Structure Neural Network Adaptive Robust Control. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(1): 174-178. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00174

变结构神经网络自适应鲁棒控制


DOI: 10.3724/SP.J.1004.2010.00174
详细信息
    通讯作者: 李志平

Variable Structure Neural Network Adaptive Robust Control

More Information
    Corresponding author: LI Zhi-Ping
计量
  • 文章访问数:  1846
  • HTML全文浏览量:  25
  • PDF下载量:  1002
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2009-01-07
  • 修回日期:  2009-06-10
  • 刊出日期:  2010-01-20

变结构神经网络自适应鲁棒控制

doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00174
    通讯作者: 李志平

摘要: 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.

English Abstract

陈杰, 李志平, 张国柱. 变结构神经网络自适应鲁棒控制. 自动化学报, 2010, 36(1): 174-178. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00174
引用本文: 陈杰, 李志平, 张国柱. 变结构神经网络自适应鲁棒控制. 自动化学报, 2010, 36(1): 174-178. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00174
CHEN Jie, LI Zhi-Ping, ZHANG Guo-Zhu. Variable Structure Neural Network Adaptive Robust Control. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(1): 174-178. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00174
Citation: CHEN Jie, LI Zhi-Ping, ZHANG Guo-Zhu. Variable Structure Neural Network Adaptive Robust Control. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(1): 174-178. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00174

目录

    /

    返回文章
    返回