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多变量系统神经网络辨识的无模型自校正控制器研究
1
作者
侯小秋
《黄河科技学院学报》
2024年第5期1-5,共5页
针对多变量NARMA模型,将其转化为具有耦合的子系统,采用具有辅助变量的多变量紧格式动态线性化方法逼近多变量NARMA模型,利用BP神经网络辨识其参数,基于多变量广义目标函数提出多变量NARMA模型的神经网络辨识的无模型自校正控制器,算法...
针对多变量NARMA模型,将其转化为具有耦合的子系统,采用具有辅助变量的多变量紧格式动态线性化方法逼近多变量NARMA模型,利用BP神经网络辨识其参数,基于多变量广义目标函数提出多变量NARMA模型的神经网络辨识的无模型自校正控制器,算法为关于控制输入的非线性方程组,通过非线性数值分析的牛顿法对其进行求解,根据非线性递推最小二乘法对BP神经网络的连接权重值进行在线学习。仿真研究表明系统的响应具有优良的性能。
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关键词
神经网络控制
无模型自适应控制
自校正控制器
多
变量
非线性系统
多
变量
广义
目标
函数
牛顿法
非线性递推最小二乘法
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职称材料
题名
多变量系统神经网络辨识的无模型自校正控制器研究
1
作者
侯小秋
机构
黑龙江科技大学电气与控制工程学院
出处
《黄河科技学院学报》
2024年第5期1-5,共5页
文摘
针对多变量NARMA模型,将其转化为具有耦合的子系统,采用具有辅助变量的多变量紧格式动态线性化方法逼近多变量NARMA模型,利用BP神经网络辨识其参数,基于多变量广义目标函数提出多变量NARMA模型的神经网络辨识的无模型自校正控制器,算法为关于控制输入的非线性方程组,通过非线性数值分析的牛顿法对其进行求解,根据非线性递推最小二乘法对BP神经网络的连接权重值进行在线学习。仿真研究表明系统的响应具有优良的性能。
关键词
神经网络控制
无模型自适应控制
自校正控制器
多
变量
非线性系统
多
变量
广义
目标
函数
牛顿法
非线性递推最小二乘法
Keywords
neural network control
model-free self-adaptive control
self-tuning controller
multivariable nonlinear system
multivariable generalized object function
Newton method
nonlinearity recursive least squares method
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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1
多变量系统神经网络辨识的无模型自校正控制器研究
侯小秋
《黄河科技学院学报》
2024
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