實用隨機(jī)多變量NARMAX模型的無模型自校正控制器
摘 要: 針對實用隨機(jī)多變量NARMAX模型的控制問題,基于改進(jìn)多變量廣義控制目標(biāo)函數(shù),提出了實用隨機(jī)多變量NARMAX模型的無模型自校正控制器。使用具有輔助向量的多變量全格式動態(tài)線性化方法逼近實用隨機(jī)多變量NARMAX模型,由其構(gòu)建多變量預(yù)測模型,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識泛模型參數(shù)函數(shù),增加了泛模型參數(shù)函數(shù)的信息含量,將多變量系統(tǒng)分離為具有耦合的多個子系統(tǒng),通過非線性遞推最小二乘法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重值進(jìn)行學(xué)習(xí),同時估計隨機(jī)干擾模型的參數(shù),給出了新的學(xué)習(xí)算法。(剩余2744字)
試讀結(jié)束
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- 陜西理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)
- 2023年05期