基于超稳定性理论的一类非线性系统的神经网络自适应控制

摘要：

讨论了神经网络在非线性系统自适应控制中的应用。针对一类典型的非线性系统，基于超稳定性理论，采用基于BP算法的神经网络设计了非线性环节的逆模型和模型参考自适应控制器，目的在于改善非线性被控对象跟踪参考模型输出的跟踪速率，并以此进行了MATLAB仿真。对电弧炉三相电极调节系统的仿真结果表明，神经网络自适应逆控制的跟踪速度明显优于PID控制，并且提高了系统的动态性能。

关键词： 非线性系统 神经网络 自适应控制 超稳定性

作者: 刘小河 苏杭 刘丽华 张耀辉

作者单位: 北京信息科技大学自动化学院，北京 100080

会议类型: 国内会议

会议名称: 第27届中国控制会议

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 47-50

在线出版日期: 2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）