一类组合大系统的间接自适应控制  

Indirect Adaptive Control of a Class of Composite Systems

作　　者：张颖伟[1] 王剑[1] 张嗣瀛[1] 

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004

出　　处：《控制与决策》2001年第3期355-357,361,共4页Control and Decision

基　　金：国家自然科学基金!项目 (6 97740 0 5 )

摘　　要：针对一类非线性组合大系统 ,提出一种用高阶神经网络逼近互联大系统的新型设计方法。首先用高阶神经网络逼近非线性组合大系统中的互联项 ,这样不仅可以解决大系统中最为复杂的互联项问题 ,且较以往采用的方法在工程上易于实现 ;然后基于高阶神经网络研究组合大系统的间接自适应控制问题。仿真结果表明了该方法的有效性。A new design method using high order neural networks to approach interconnected system aiming at a class of nonlinear composite system is presented. The high order neural networks are used to approach interconnected terms of composite systems which solved interconnected problem and use easily in the engineering. Then the indirect adaptive control of composite systems is studied. Simulation results show effectiveness of this method.

关 键 词：组合大系统 互联项 高附阶神经网络 间接自适应控制 

分 类 号：TP273.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]