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级联RTAC系统动态神经网络辨识与分散镇定控制
1
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.
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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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职称材料
题名
级联RTAC系统动态神经网络辨识与分散镇定控制
1
作者
张宇
程开新
竺俊杰
武国勋
姚熊亮
机构
青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
哈尔滨工程大学船舶工程学院
大连理工大学电气工程学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1451-1459,共9页
基金
国家自然科学基金项目(5197090325,51809054)
黑龙江省自然科学基金项目(LH2020E075)资助.
文摘
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.
关键词
级联rtac
动态神经网络
分散控制
不确定关联项
辨识
Keywords
cascade
rtac
dynamic neural network
decentralized control
uncertain interconnected term
identification
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
级联RTAC系统动态神经网络辨识与分散镇定控制
张宇
程开新
竺俊杰
武国勋
姚熊亮
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
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职称材料
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