一种基于RBF神经网络的非线性重构控制

摘要：

该文提出一种的基于径向基函数(RBF)神经网络的模型跟随非线性重构控制策略。该方法可不必精确已知故障的位置及程度，即可重构控制律使系统在故障情况下的输出精确跟踪期望参考模型的输出，并采用神经网络控制器以补偿故障引起的非线性因素的影响。仿真验证表明，该文方法可保证闭环系统具良好的重构性和鲁棒性。

关键词： 重构控制 神经网络 模型跟随 非线性系统 径向基函数

作者: 周川 胡维礼 陈庆伟 王永 胡寿松

作者单位: 南京理工大学自动化系(南京) 中国科学技术大学自动化系(合肥) 南京航空航天大自动控制系(南京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届全球智能控制与自动化大会

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 1002～1005

在线出版日期: 2000-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）