摘要
提出了一种应用神经网络的非参数模型自适应控制方案,该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,并与神经网络自适应控制方案进行了仿真比较,仿真结果表明了该方案的有效性和优越性.
<Abstrcat>The non-parametric model adaptive control using neural networks (NPMAC-NN) is presented.It is designed by only using I/O data of the controlled systems.The comparisons of identification and control of dynamical systems using neural networks and the simulation results of typical nonlinear systems demonstrate the correctness and advantages of the approach proposed.
出处
《云南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期280-284,共5页
Journal of Yunnan University(Natural Sciences Edition)
基金
云南省自然科学基金资助项目(2002F0012M)
云南大学理(工)科校级项目基金资助(2003Q030C
2004Q029C)
关键词
神经网络
BP算法
非参数模型自适应控制
伪偏导数
neural networks
BP algorithm
non-parametric model adaptive control
pseudo-partial-derivative