基于递归神经网络的一类非线性无模型系统的自适应控制  

Adaptive Control of Black Box Nonlinear Systems Using Recurrent Neural Networks

作　　者：李明忠[1] 王福利[1] 

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110005

出　　处：《控制与决策》1997年第1期64-67,74,共5页Control and Decision

摘　　要：给出了基于递归神经网络非线性无模型系统的自适应控制方案,它具有灵活、简单、方便等特点,可以处理传统方法和非线性无模型系统自适应控制方法不能控制或控制效果不理想的非线性对象。理论分析和仿真结果证明了这种方法的优越性。An adaptive control algorithm of black box nonlinear systems using recurrent neural networks is presented in this paper, which is of flexibility, simplicity and convenience. It can deal with the control of totally unknown nonlinear systems which can not been controled by traditional methods and the method proposed in the [1,2]. Theoretical analysis and simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm.

关 键 词：递归神经网络 非线性 无模型系统 自适应控制 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP273.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程]