基于扩展BP神经网络的一类非线性系统自适应控制设计

Journal of Computer Applications（2017）

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Abstract

针对单输入单输出非线性系统的不确定性问题,提出了一种新型的基于扩展反向传播(BP)神经网络的自适应控制方法.首先,采用离线数据来训练BP神经网络的权值向量;然后,通过在线调节伸缩因子和逼近精度估计值的更新律,从而来达到控制整个系统的目的.在控制器的设计过程中,利用李亚普诺夫稳定性分析原理,保证了闭环系统的所有状态一致终极有界(UUB).相比传统的BP神经网络自适应控制,所提方法能有效地减少在线调节的参数数目、减轻计算负担.仿真结果表明,该方法能够使闭环系统的所有状态都趋于零,即系统达到稳定状态.

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