基于极限学习机的非线性内模控制

摘要：

针对非线性的内模控制的逆模难以求解的问题，该文提出一种基于改进极限学习机(MELM)的非线性内模控制方法。在基本的极限学习机模型中加入L1和L2范数罚函数，然后将改进极限学习机算法用于建立非线性系统的内模型和逆模型。仿真实验中，选取4种典型信号进行跟踪，并检验了系统的抗干扰能力和系统参数发生变化时的鲁棒性，通过将MELM和最小二乘支持向量机(SVM)以及极限学习机算法进行对比，表明基于MELM的内模控制方法对非线性系统具有更好的控制性能、较强的抗干扰能力和鲁棒性能。

关键词：极限学习机、内模控制、L1范数罚函数、L2范数罚函数

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金60905066

在线出版日期：2016-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：96-101