改进型LM-RBF神经网络在自抗扰控制器上的应用

唐冲; 童仲志; 侯远龙

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改进型LM-RBF神经网络在自抗扰控制器上的应用

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为解决自抗扰控制器(active disturbance rejection control,ADRC)中参数较多且难以整定的问题,提出一种基于LM算法且网络结构可在线优化的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络.利用滑动窗口的思想将在线输入的样本放入一个长度固定的队列,将LM-RBF网络应用于ADRC,在线整定控制器参数,并以永磁同步电机为对象在Matlab里进行仿真分析.结果表明:与基于RBF的常规自抗扰控制器相比,改进后LM-RBF使控制器有更快的响应速度及更优的抗干扰能力,能有效提高被控系统的稳定性,满足非线性时变系统对自抗扰控制器的性能要求.

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来源
《兵工自动化》 |2020年第7期|11-1528|共6页
作者
唐冲; 童仲志; 侯远龙;
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作者单位

南京理工大学机械工程学院南京 210000;

南京理工大学机械工程学院南京 210000;

南京理工大学机械工程学院南京 210000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类最佳控制、最佳控制系统;
关键词
LM算法; RBF神经网络; 在线整定; 自抗扰控制器;

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