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基于神经网络的非线性控制研究

文献类型	学位
作者	石晓荣[1]
机构	北京航空航天大学 ↓
授予学位	博士
年度	2004
学位授予单位	北京航空航天大学
语言	中文
关键词	神经网络控制;非线性系统;智能控制;智能优化;拟人;自适应控制;倒立摆;敏捷性导弹;Hopfield
摘要	神经网络(Neural Networks,NN)控制作为一种全新的智能控制方法,为解决高度不确定和严重非线性的复杂动态系统的控制问题开辟了一条新的途径.本论文致力于研究基于神经网络的非线性系统控制方法,主要侧重于基于神经网络优化功能的拟人智能控制和神经网络自适应控制.由于拟人控制律定量化时需要人工调试或者需要根据对象的非线性数学模型仿真,限制了拟人控制的应用;而虚拟样机技术能够根据实际系统建造仿真虚拟样机,并以此来进行各种设计.因此,指出拟人控制发展的新方向——基于虚拟样机技术的拟人智能控制框架.从被控对象的物理模型出发拟人形成定性控制律;然后依靠虚拟样机技术建立被控对象的虚拟样机模型,并依此进行控制律的离线定量化.该控制框架避免了直接对实际物理对象的调试,摆脱了直接建立对象数学模型的不足,使得拟人控制的适用范围更加广阔.将该控制框架应用于倒立摆系统,仿真和实验结果均表明该理论框架有效.NN自适应控制是非线性控制发展的一个重要方向,论文对以下两种利用输出反馈实现的NN自适应控制方案进行了研究.

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dc:title:基于神经网络的非线性控制研究
dc:creator:石晓荣
dc:date: publishDate:1753-01-01
dc:type:学位
dc:format: Media：北京航空航天大学
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：北京航空航天大学.2004.
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dc: identifier:ISBN: