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《第二十七届中国控制会议论文集》 2008年
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非线性自适应逆控制系统的信号流图在线学习算法

李明  舒宇  杨承  
【摘要】:动态神经网络结构及其在线学习算法是非线性自适应逆控制系统的关键所在。回归神经网络虽然具有较强的动态辨识能力,但其结构比较复杂,为此本文通过改变DAF神经元结构,设计了一种改进的DAFNN,它保持了原有DAFNN简单的前馈结构,同时提高了网络的动态性能。为了改善动态神经网络训练过程中梯度信息计算过于复杂的情况,本文设计了基于信号流图理论的DAFNN在线学习算法,并利用Lypunov稳定性理论,推导了保证算法收敛的自适应学习速率。在此基础上推导了基于DAFNN的非线性自适应逆控制系统辨识器和控制器的在线学习算法,并通过仿真验证了这种在线学习算法的有效性。

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