| 基于Hopfield神经网络的状态观测器设计 |
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| 引用本文： | 张杰,李俊民,王珏. 基于Hopfield神经网络的状态观测器设计[J]. 西安电子科技大学学报(自然科学版), 2002, 29(2): 271-275 |
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| 作者姓名： | 张杰 李俊民 王珏 |
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| 作者单位： | 西安电子科技大学理学院 陕西西安710071(张杰，李俊民)，西安电子科技大学理学院 陕西西安710071(王珏) |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 ( 6 96 70 0 3) |
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| 摘 要： | 基于神经优化计算原理，给出了线性定常系统的状态观测器的设计方法。将观测器设计问题转化为约束非线规划问题，利用Hopfield神经网络在线的计算观测器的增益矩阵和输入矩阵，能够保证观测器输入信号的平均幅值接近最小。数字仿真结果表明了该方法的有效性。
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| 关 键 词： | Hopfield神经网络 优化计算 状态观测器 Diophantine方程 |
| 文章编号： | 1001-2400(2002)02-0271-04 |
| 修稿时间： | 2001-05-19 |
A novel design of the state observer based on the Hopfield neural network |
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| ZHANG Jie,LI Jun min,WANG Jue. A novel design of the state observer based on the Hopfield neural network[J]. Journal of Xidian University, 2002, 29(2): 271-275 |
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| Authors: | ZHANG Jie LI Jun min WANG Jue |
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| Abstract: | Based on the principle of HNN optimization computation, a design method for the observer for linear time invariant systems is proposed. The design problem of the observer is transformed to a particular problem of constrained nonlinear programming, and the solution of the optimization problem, that is, the gain of the observer and the input matrix, can be obtained on line using HNN. The method guarantees the average value of the input signal approaching nearly the minimum value. The result of numerical simulation proves the effectiveness of the proposed method. |
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| Keywords: | Hopfield neural network optimized computation observer Diophantine equation |
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