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基于神经元网和带死区的最小二乘算法的非线性离散时间系统的自适应控制
引用本文:解学军,王远. 基于神经元网和带死区的最小二乘算法的非线性离散时间系统的自适应控制[J]. 控制理论与应用, 1999, 16(3): 355-360
作者姓名:解学军  王远
作者单位:中国科学院系统科学研究所·北京,100080
摘    要:针对非线性离散时间系统,提出了一种用带死区的最小二乘算法去调节神经网参数的算法,同其他算法相比,这种算法具有非常高的收敛速度.对于这种自适应控制算法,证明了闭环系统的所有信号是有界的,跟踪误差收敛到以零为原点的球中.

关 键 词:非线性系统  多层神经元网  带死区的最小二乘算法  自适应控制
收稿时间:1998-03-02
修稿时间:1998-09-09

Adaptive Control of Nonlinear Discrete-Time Systems Using Neural Networks and Least Squares Algorithm with Dead-Zone
Xie Xuejun and Wang Yuan. Adaptive Control of Nonlinear Discrete-Time Systems Using Neural Networks and Least Squares Algorithm with Dead-Zone[J]. Control Theory & Applications, 1999, 16(3): 355-360
Authors:Xie Xuejun and Wang Yuan
Abstract:Multilayer neural networks are used in a nonlinear discretetime adaptive control problem.The weights of the neural networks are updated by using least squares (LS) algorithm with deadzone.LS algorithm has much superior rate of convergence compared with gradient algorithm and modification algorithm.For the adaptive control algorithm,we prove that:1) all signals in the closedloop systems are bounded;and 2) the tracking error converges to a bounded ball.
Keywords:Nonlinear systems  multilayer neural networks  least squares algorithm with dead-zone  adaptive control
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