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赵阳立
作品数:
3
被引量:10
H指数:2
供职机构:
燕山大学信息科学与工程学院
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发文基金:
河北省科学技术研究与发展计划项目
国家高技术研究发展计划
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
刘文远
燕山大学信息科学与工程学院
王宝文
燕山大学信息科学与工程学院
谢华东
江西应用技术职业学院
陈志旺
燕山大学电气工程学院
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人工智能
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稳定性分析
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径向基函数神...
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机构
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江西应用技术...
作者
3篇
赵阳立
2篇
刘文远
1篇
陈志旺
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王宝文
1篇
谢华东
传媒
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计算机工程与...
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福建电脑
年份
1篇
2008
2篇
2007
共
3
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被引量排序
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基于RBF神经网络的直接广义预测控制
被引量:7
2008年
针对广义预测控制算法需要在线递推求解Diophantine方程及矩阵求逆等计算量大的缺陷,对参数未知多变量非线性系统提出一种径向基函数神经网络的直接广义预测控制算法。该算法将多变量非线性系统转化为多变量时变线性系统,用三次样条基函数逼近系统广义误差向量中的时变系数,然后利用径向基神经网络来逼近控制增量表达式,并基于广义误差估计值对控制器参数向量即网络权值向量Φu和广义误差估计值中的未知向量进行自适应调整。仿真结果验证了此算法的有效性。
王宝文
赵阳立
刘文远
关键词:
人工智能
径向基函数神经网络
广义预测控制
多变量非线性系统
时变线性系统
非线性系统的RBF网络直接广义预测控制
被引量:3
2007年
针对广义预测控制(GPC)算法需要在线递推求解Diophantine方程及矩阵求逆等计算量大的缺陷,本文对参数未知非线性系统提出一种RBF网络的直接广义预测控制方法。该方法首先将非线性系统转化为时变线性系统,然后用三次样条基函数逼近系统广义误差中的时变系数,并基于广义误差估计值对控制器参数即网络权值和广义误差估计值中的未知向量进行自适应调整,然后利用RBF网络来逼近控制增量表达式。
谢华东
赵阳立
陈志旺
刘文远
关键词:
非线性系统
RBF网络
广义预测控制
稳定性分析
RBF网络直接广义预测控制及其收敛性研究
随着在工业中取得的成功应用,基于线性模型的广义预测控制已成为当前控制理论界和工业控制界都十分关注的一个热门课题。但在实际工业过程中常表现出多变量强耦合、大滞后等强非线性特性,因此,广义预测控制技术迫切需要被扩展到更复杂的...
赵阳立
关键词:
径向基函数
神经网络
广义预测控制
收敛性
计算机控制
文献传递
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