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基于即时线性化的Wiener非线性系统预测控制 被引量:7
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作者 许自富 李嗣福 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期67-73,共7页
采用一种Laguerre网络与SBP神经网络构成的组合模型和即时线性化方法实现了对Wiener非线性系统的自适应预测控制策略 .组合模型无需动态系统的阶次和时延的结构先验知识 ;即时线性化 ,即是在线依据每个控制周期由模型获得的系统未来各... 采用一种Laguerre网络与SBP神经网络构成的组合模型和即时线性化方法实现了对Wiener非线性系统的自适应预测控制策略 .组合模型无需动态系统的阶次和时延的结构先验知识 ;即时线性化 ,即是在线依据每个控制周期由模型获得的系统未来各步预测输出 ^y0 (k+i) k,(i=1 ,… ,P)对非线性模型进行线性化 ,进而利用线性化模型进行控制优化求解 即时线性化避免了非线性控制优化求解的困难 .文中还给出了实现即时线性化的算法 。 展开更多
关键词 Wiene模型 非线性系统 LAGUERRE函数 sbp神经网络 预测控制 即时线性化
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