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基于模糊递归小波神经网络的非线性多模型自适应控制

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针对一类非线性离散时间系统,设计了非线性多模型自适应控制器.该控制器包含一个线性自适应模型和一个非线性自适应模型.线性自适应模型用于保证系统的稳定性,非线性自适应模型采用模糊递归小波神经网络,具有结构简单,收敛快速,能够避免因为初值的选取而陷入局部最优.然后设计多模型切换准则,保证在任意时刻内都能够选择性能好的控制器进行系统控制.最后仿真应用结果验证了上述方法具有更好的跟踪能力,可以改善系统控制效果.

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来源
《2016年第27届中国过程控制会议》|2016年|1-7|共7页
会议地点兰州
作者
CHEN Yong; 陈勇; WANG Xin; 王昕; WANG Zhenlei; 王振雷;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP273.2;
关键词
自适应控制器; 非线性系统; 多模型切换; 模糊递归小波神经网络;

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