一类非线性系统的自适应控制

摘要：

针对一类未知的MIMO非线性系统的控制问题,提出了一种基于混合遗传算法的自适应RBF神经网络控制器(HGA-RBFNNC),使系统能跟踪期望输出.采用混合遗传算法,在线确定RBF神经网络的结构和参数,当误差满足一定要求时,该控制器转入按照基于Lyapunov稳定性理论的自适应律进行网络权值的进一步调整,这样既在线建立神经网络又保证了整个系统的全局稳定性和收敛性.仿真实验结果表明,该控制器能够快速跟踪期望输出,而且具有很好的稳定性和收敛性.

关键词：遗传算法、径向基函数神经网络、多输入多输出非线性系统、自适应控制

所属期刊栏目：24

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：湖南省自然科学基金05JJ40093

在线出版日期：2007-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：141-144,171