一种用于在线辨识控制的新型神经网络
来源期刊:控制工程2020年第7期
论文作者:李铭志 何炎平 梁晓锋 赵子祥 李欣
文章页码:1113 - 1117
关键词:在线辨识;非线性系统;神经网络;预测控制;
摘 要:基于函数逼近理论和神经网络原理,构造了一种适用于非线性不确定系统在线辨识控制的三层前向神经网络模型。模型以前期的控制量输入和被控对象输出值为输入,以多组泰勒展开式作为隐含层的激励函数,以当前控制量作为输出,构成一种新型的神经网络预测控制系统。该系统解决了人工神经网络优化速度慢,无法实现在线系统辨识的问题。仿真实验表明,该控制系统具有良好的非线性不确定系统在线辨识和控制能力。
李铭志1,何炎平1,2,梁晓锋3,赵子祥1,李欣1
1. 上海交通大学海洋工程国家重点试验室2. 高新船舶与深海开发装备协同创新中心3. 上海交通大学海洋智能装备与系统教育部实验室
摘 要:基于函数逼近理论和神经网络原理,构造了一种适用于非线性不确定系统在线辨识控制的三层前向神经网络模型。模型以前期的控制量输入和被控对象输出值为输入,以多组泰勒展开式作为隐含层的激励函数,以当前控制量作为输出,构成一种新型的神经网络预测控制系统。该系统解决了人工神经网络优化速度慢,无法实现在线系统辨识的问题。仿真实验表明,该控制系统具有良好的非线性不确定系统在线辨识和控制能力。
关键词:在线辨识;非线性系统;神经网络;预测控制;