文献类型：期刊文章

作　　者：陈杰[1,2] 李志平[1,2] 张国柱[1,2]

机构地区：[1]北京理工大学自动化学院,北京100081 [2]北京理工大学复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室,北京100081

出　　处：《自动化学报》

基　　金：北京市重点实验室项目(SYS100070417);国家杰出青年科学基金(60925011)资助~~

年　　份：2010

卷　　号：36

期　　号：1

起止页码：174-178

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20101012752949)、IC、INSPEC、JST、MR、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对一类不确定非线性系统,提出一种变结构神经网络自适应鲁棒控制(Variable structure neural network adaptive robust control,VSNNARC)方法.其中变结构神经网络用于在线辨识系统未知非线性函数,该网络利用节点激活与催眠技术进行动态调节,减小网络规模与计算量;自适应鲁棒控制用于网络权值学习与系统建模误差及外部扰动补偿.采用Lyapunov稳定性分析法,给出网络权值自适应律的形式以及鲁棒控制项的设计方法.该方法不仅能保证系统的稳定性,也能保证系统具有很好的瞬态性能.将该方法应用到转台伺服系统的位置跟踪控制中,实际运行结果表明,该方法使系统具有很强的鲁棒性及良好的跟踪效果.

关 键 词：自适应鲁棒 神经网络 双轴转台  函数逼近器

分 类 号：TP183]