基于神经网自适应控制.ppt

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1、第十讲 基于神经网络的自适应控制,上面的结构图中1)TDL表示时滞环节,作用是将当前的信号延迟若干步 2)神经网络Ni对非线性对象做在线辨识,作用是通过当 前的输入输出数据预测下一步的系统输出。3)ei是预测误差,在控制过程中使用的训练准则是,所谓的模型参考自适应控制就是确定一个输入信号,使得在 相同参考输入下,被控对象的输出Y(k)与参考模型的输出Ym(k)之间的差保持在许可范围内。用式子表示为,自校正控制器的基本设计思想是:如果系统和模型的参数已知,那么可以用适当的设计方 法获得某一意义下的最优控制器。如果系统参数未知,可以用在线估计得到的参数来代替系统的真实参数。,系统的参数a和不未知的

2、一阶离散系统如下式 y(k+1)=ay(k)+bu(k)问题:设计一个控制输入u(k),使系统有期望的输出响应 y(k+1)c y(k)d r(k)分析:(1)如果系统的参数已知,则只要控制u(k)满足,被控对象就能达到期望的系统响应。,(2)如果系统的参数未知,那么用通过辨识得到的系统 参数估计来代替所构成的控制为,上面就是神经网络自校正控制器的设计思想,现在来考虑 一个一阶系统,引入神经网络模型代替未知函数,系统输出预报为,希望在u(k)作用下,系统输出达到期望输出r(k1)即要求,加入系统的控制为,对象的输出y(k1)将依赖网络权矩阵,网络权矩阵的训练指标为,由传统的BP算法可以得到学习算法为,上面的式子收敛时,就得到自校正控制的最佳控制律,

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