一种基于神经网络的非线性模型参考自适应控制方法

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• 作者：朴世扬杨煜普
• 会议时间：2015-09-01
• 关键词：神经网络 ; 自适应控制 ; 非线性系统 ; 稳定性
• 作者单位：朴世扬(上海交通大学自动化系,上海200240;金策工业综合大学自动化系,平壤)杨煜普(上海交通大学自动化系,上海200240)
• 母体文献：中国计量协会冶金分会2015年年会论文集
• 会议名称：中国计量协会冶金分会2015年年会
• 会议地点：重庆
• 主办单位：中国计量协会冶金分会
• 语种：chi
• 分类号：TP1;O23

摘要

针对不确定性非线性系统,提出一种利用神经网络的系统辨识与控制方法.神经控制系统利用系统输出和希望输出之间的误差信号直接训练神经网络,并用李雅普诺夫稳定性理论证明控制误差与训练误差信号的有界性;给出了一个用静态神经网络辨识非线性动态系统的结构,研究了系统的稳定性问题,并应用于模型参考控制系统,实现神经网络的自适应控制.该控制方法可以应用于具有较弱非线性的工业过程或机械设备控制,比如冶金过程自动化、化学过程自动化、机器人控制等.仿真实例验证了该方法的有效性.