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改进的非线性离散系统自适应数据驱动控制
被引量：
3
1
作者
董娜
吴爱国
陈增强
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1309-1314,共6页
基于同步扰动随机近似的算法,控制器选取为一个函数逼近器,并在这里被确定为神经网络.控制算法中使用了自适应的参数估计,明显改善了控制性能,同时也给出了相应的收敛性分析.最后,新型的控制算法被应用到了解决非线性离散系统的跟踪控...
基于同步扰动随机近似的算法,控制器选取为一个函数逼近器,并在这里被确定为神经网络.控制算法中使用了自适应的参数估计,明显改善了控制性能,同时也给出了相应的收敛性分析.最后,新型的控制算法被应用到了解决非线性离散系统的跟踪控制问题中,并通过仿真比较结果,充分验证了这种自适应数据驱动控制策略的可行性和有效性.
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关键词
自
适应
数据
驱动
控制
同步扰动随机近似
神经网络
非线性离散系统
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职称材料
题名
改进的非线性离散系统自适应数据驱动控制
被引量：
3
1
作者
董娜
吴爱国
陈增强
机构
天津大学天津市过程检测与控制重点实验室
电气与自动化工程学院
南开大学信息技术科学学院自动化系
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期1309-1314,共6页
基金
天津市应用基础与前沿技术研究计划资助项目(13JCQNJC03600)
国家自然科学基金资助项目(61174094)
天津大学自主创新研究基金资助项目(2013XQ-0041)
文摘
基于同步扰动随机近似的算法,控制器选取为一个函数逼近器,并在这里被确定为神经网络.控制算法中使用了自适应的参数估计,明显改善了控制性能,同时也给出了相应的收敛性分析.最后,新型的控制算法被应用到了解决非线性离散系统的跟踪控制问题中,并通过仿真比较结果,充分验证了这种自适应数据驱动控制策略的可行性和有效性.
关键词
自
适应
数据
驱动
控制
同步扰动随机近似
神经网络
非线性离散系统
Keywords
adaptive data-driven control
simultaneous perturbation stochastic approximation
neural networks
discrete nonlinear systems
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的非线性离散系统自适应数据驱动控制
董娜
吴爱国
陈增强
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
3
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