人工神经网络在伺服最优鲁棒控制中的应用  

Application of Artificial Neural Networks in Servo Optimal Robust Control

作　　者：王耀南[1] 

机构地区：[1]湖南大学电气工程系,长沙410082

出　　处：《控制与决策》1997年第1期14-19,36,共7页Control and Decision

基　　金：中国博士后科学基金资助课题

摘　　要：提出一种基于神经网络的伺服最优鲁棒控制,介绍了利用神经网络的学习特性对被控对象的模型不确定性进行补偿和控制。仿真结果表明,所提控制器优于一般伺服控制的性能,并有较强的鲁棒性。In this paper, a new servo optimal robust controller is presented by using neural networks. The neural networks are used to compensate for model uncertainties of a dynamical system. The results show that performances of the controller are superior to that of the classical servo controller.

关 键 词：最优鲁棒控制 神经网络 神经控制 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP273.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程]