|本期目录/Table of Contents|

[1]刘陆洲,肖建,王嵩,等.良好非线性模型辨识及其内模控制[J].电机与控制学报,2009,(04):576-580.
 LIU Lu-zhou,XIAO Jian,WANG Song.Identification of nice nonlinear model and its internal control[J].,2009,(04):576-580.
点击复制

良好非线性模型辨识及其内模控制(PDF)
分享到:

《电机与控制学报》[ISSN:1007-449X/CN:23-1 408/TM]

卷:
期数:
2009年04
页码:
576-580
栏目:
出版日期:
2009-07-15

文章信息/Info

Title:
Identification of nice nonlinear model and its internal control
作者:
刘陆洲; 肖建; 王嵩;
西南交通大学电气工程学院;
Author(s):
LIU Lu-zhou; XIAO Jian; WANG Song
School of Electrical Engineering; Southwest Jiaotong University; Chengdu 610031; China
关键词:
非线性模型 系统辨识 神经网络 内模控制 鲁棒性
Keywords:
nonlinear model system identification neural networks internal control robustness
分类号:
TP13
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
针对良好非线性模型及其线性化补偿器模型难以建立的问题,结合神经网络的万能逼近性,提出一种模型辨识和内模控制方法。通过建立系统整体的目标函数,利用传统的BP学习算法,通过优化该目标函数得到良好非线性模型及其线性化补偿器,并给出在适当约束条件下的良好非线性模型及其线性化补偿器惟一性的证明。为提高系统鲁棒性,减小模型误差和外部扰动等不确定性,针对补偿后的伪线性系统设计非线性内模控制系统。仿真结果表明,通过优化该目标函数可以得到精确的的辨识模型和线性化补偿器,能有效地对良好非线性模型实现线性化;对补偿后的伪线性系统设计的内模控制器具有较强的鲁棒性,控制系统能精确地跟踪参考信号。
Abstract:
A novel model identification and internal control method are proposed with the universal approxomation of neural networks to solve the hardness of establish of nice nonlinear model and its linearizing compensator.The system objective function is founded and optimized to capture the nicely nonlinear model and its linearizing compensator,utilizing traditional Back-Propagation algorithm,whose uniqueness is approved under some proper conditions.To improve the systerm robustness and reduce the uncertainty includ...

参考文献/References:

-

相似文献/References:

[1]张静,裴雪红.基于RBF在线辨识的PID整定[J].电机与控制学报,2009,(增刊1):157.
 ZHANG Jing,PEI Xue-hong.Self tuning PID controller of RBF based on-line identification neural network[J].,2009,(04):157.

备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金(60674057);; 高等学校博士学科点专项科研基金(20060613003)
更新日期/Last Update: 2010-05-25