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高阶非线性控制系统的适应性仿真研究
被引量:
3
1
作者
王军
李东海
宋跃进
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期1749-1753,共5页
针对带有外部扰动和参数摄动的不确定高阶非线性系统,利用积分行为补偿系统的各种未知因素,设计适应性非线性控制器(ANLC),并提出了全面的控制器适应性评价方法。首先结合典型信号扰动试验和模型参数摄动试验,检验系统的抗扰性和鲁棒稳...
针对带有外部扰动和参数摄动的不确定高阶非线性系统,利用积分行为补偿系统的各种未知因素,设计适应性非线性控制器(ANLC),并提出了全面的控制器适应性评价方法。首先结合典型信号扰动试验和模型参数摄动试验,检验系统的抗扰性和鲁棒稳定性;然后引入神经网络和Taylor级数展开理论构造非线性函数,改变高阶非线性系统的模型结构,利用Monte-Carlo随机试验方法,进行模型摄动的性能鲁棒性分析;并与精确反馈线性化(EFL)方法进行了定量比较。结果表明,适应性非线性控制器(ANLC)具有很强的适应性能,是解决不确定高阶非线性系统控制的有效途径。
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关键词
高阶非线性系统
神经网络
TAYLOR级数
Monte-Carlo随机试验方法
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职称材料
题名
高阶非线性控制系统的适应性仿真研究
被引量:
3
1
作者
王军
李东海
宋跃进
机构
清华大学热力系统仿真与控制研究所
中国兵器工业集团二○七
研究所
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期1749-1753,共5页
基金
国家自然科学基金项目(50376029)。
文摘
针对带有外部扰动和参数摄动的不确定高阶非线性系统,利用积分行为补偿系统的各种未知因素,设计适应性非线性控制器(ANLC),并提出了全面的控制器适应性评价方法。首先结合典型信号扰动试验和模型参数摄动试验,检验系统的抗扰性和鲁棒稳定性;然后引入神经网络和Taylor级数展开理论构造非线性函数,改变高阶非线性系统的模型结构,利用Monte-Carlo随机试验方法,进行模型摄动的性能鲁棒性分析;并与精确反馈线性化(EFL)方法进行了定量比较。结果表明,适应性非线性控制器(ANLC)具有很强的适应性能,是解决不确定高阶非线性系统控制的有效途径。
关键词
高阶非线性系统
神经网络
TAYLOR级数
Monte-Carlo随机试验方法
Keywords
high-order nonlinear systems
Neural Network
Taylor series
Monte-Carlo stochastic methods
分类号
TP271 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高阶非线性控制系统的适应性仿真研究
王军
李东海
宋跃进
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
3
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