非线性系统的神经网络自适应滤波器  

Neural Adaptive Filter for Nonlinear Systems

作　　者：吴梅[1] 杨华东[2] 林涛[2] 

机构地区：[1]山东烟台毓璜顶医院总控室,山东烟台264000 [2]海军航空工程学院自动控制系,山东烟台264001

出　　处：《计算机仿真》2003年第3期63-64,4,共3页Computer Simulation

基　　金：航空科学基金资助项目 ( 99D12 0 0 1)

摘　　要：针对一类具有未知非线性函数和未知虚拟系数的二阶非线性系统 ,提出了一种神经网络自适应滤波跟踪方法。用RBF神经网络估计出系统中不确定项 ,将神经网络与滑模控制方法相结合 ,用李雅普诺夫稳定性分析方法证明了滤波器内的所有信号均有界。选择的神经网络权值调整规律可以消除颤振 ,抑制外部随机干扰。A neural adaptive filter design is presented for a class of second-order nonlinear systems with unknown nonlinear functions and unknown virtual coefficients. Neural networks and sliding control are combined .By using Lyapunov stability theory, It is shown that under the proposed scheme all the signals in the closed-loop system are bounded. The chosen neural network weight updating laws can suppress chatting and external random disturbance.

关 键 词：非线性系统 神经网络 自适应滤波器 滑模控制 

分 类 号：TN713[电子电信—电路与系统] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]