基于动态函数连接神经网络的自适应逆控制系统辨识研究

摘要：

自适应逆控制将系统扰动消除和动态响应性能独立分开控制,其性能的优劣取决于系统对象、逆对象及逆控制器模型辨识精度的高低.文中提出用动态函数连接神经网络来实现自适应逆控制系统对象、逆对象的同时在线建模和逆控制器的离线建模,并将模型参数的辨识转化为空间参数寻优.针对混沌初始化对已收敛种群结构的破坏性,提出用变参数混沌粒子群优化算法对神经网络权值进行全局寻优,通过仿真实验可以看出基于动态函数连接神经网络的建模误差小,辨识精度高;与当前的参考模型自适应控制方法进行对比分析,所提方法能取得较好的扰动消除效果,并能使系统的跟踪响应性能得到提高,从而验证了方法的有效性、可行性.

关键词：自适应逆控制、扰动消除、系统辨识、动态函数连接神经网络、变参数、混沌粒子群算法

所属期刊栏目：44

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2017-11-16（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：203-208