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级联RTAC系统动态神经网络辨识与分散镇定控制
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作者 张宇 程开新 +2 位作者 竺俊杰 武国勋 姚熊亮 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1451-1459,共9页
针对含不确定关联项的级联RTAC系统的镇定控制问题,提出了一种基于动态神经网络辨识的分散控制方案.应用拉格朗日方程建立起了考虑不确定非线性作用力的级联RTAC系统数学模型,采用动态神经网络实现级联RTAC系统中不确定关联项的在线辨识... 针对含不确定关联项的级联RTAC系统的镇定控制问题,提出了一种基于动态神经网络辨识的分散控制方案.应用拉格朗日方程建立起了考虑不确定非线性作用力的级联RTAC系统数学模型,采用动态神经网络实现级联RTAC系统中不确定关联项的在线辨识,通过构造含神经网络权值矩阵迹的Lyapunov函数,证明了辨识误差的一致有界性.通过动态神经网络辨识不确定关联项、补偿系统建模误差,建立级联RTAC系统分层滑模控制算法,以实现级联RTAC系统的高精度分散镇定控制.数值仿真验证了动态神经网络的引入对级联RTAC系统分散镇定控制系统瞬态幅值抑制、稳态精度提升的效果. 展开更多
关键词 级联RTAC 动态神经网络 分散控制 不确定关联项 辨识
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