摘要
主要研究基于神经网络模型的最小预测误差非线性自适应控制算法．利用神经网络激励函数的分段局部线性近似，将基于神经网络的非线性系统一步前向预测控制转化为一系列局部的线性预测控制问题．利用线性系统参数估计方法获得神经网络预测模型的参数估计．在此基础上利用并联线性系统的预测控制方法设计全局收敛的非线性系统预测控制器．
The paper mainly investigates the minimum prediction error adaptive controller based on the neural network model. With the help of local linearization of activation function, complicated nonlinear adaptive controller is transformed into an adaptive controller of a series of linear systems in parallel form. Hence, the parameter estimation and control law are straightforwardly implemented with the linear prediction control algorithm.
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
1999年第4期504-508,共5页
Acta Automatica Sinica
基金
国家自然科学基金
广东省自然科学基金
关键词
非线性系统
自适应控制器
神经网络模型
Minimum prediction error, nonlinear system, multiple segment local linearization.
