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一种鲁棒神经网络自适应控制策略及其应用
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针对具有外部干扰等不确定因素的离散未知非线性受控对象,提出了一种鲁棒神经网络自适应控制策略。该策略运用自适应预测及带遗忘因子的递推最小二乘参数估计的思想,对神经网络的预报输出进行修正,利用鲁棒反馈控制器保证系统稳定性,并对控制信号的增量进行限幅以抑制突变大幅值干扰信号对系统的影响。将提出的控制方法应用于实验室级液面系统的仿真中,结果表明了该控制策略的有效性。
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来源 ：
控制工程
年份： 2007
期： 03
页码： 290-293
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