基于神经网络的自适应回代控制
对于通过积分器回代的一类仿射非线性系统，在存在未知非线性函数或不确定性的情况下，提出了基于神经网络的自适应回代设计方法。利用神经网络逼近系统中的未知函数或不确定性，然后利用自适应回代方法加以设计，得到了无需离线训练的神经自适应回代控制器。基于Lyapunov稳定性理论，得到了神经网络的权值更新律、误差自适应律、稳定函数及控制律，确保了闭环控制系统的稳定性。仿真结果验证了神经自适应回代控制方法的有效性。
闭环控制系统 神经网络 非线性系统 自适应回代控制
楼顺天 张贤达 陈新海
西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室(西安) 西北工业大学航天学院(西安)
国内会议
合肥
中文
1026～1029
2000-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）