基于神经网络的一类非线性系统模型参考控制

针对一类非线性系统,提出了一种神经网络模型参考控制方案。在训练实现对象模型的网络和实现控制器的网络时,由状态方程产生训练样本。通过对倒立摆系统的仿真实验验证了控制方案和样本生成策略的有效性,在仿真实验中用不同初始状态验证了训练后的神经网络的泛化能力。

A model reference control for nonlinear system based on neural network is proposed. In the training of the neural network model (NNM) of the plant and the neural network controller (NNC), training samples are got from the state function of the plant. 

中国自动化学会智能自动化专业委员会、昆明船舶设备集团公司、云南自动化学会、中国人工智能学会计算机视觉及智能控制学会、IEEE控制系统学会北京分会、中国自动化学会机器人竞赛工作委员会