通用神經網絡非線性系統模型參考自適應控制

摘要：針對任意復雜的具有最小相位，滯后環節和非最小相位特性的離散非線性系統，提出一種通用的直接神經網絡模型參考自適應控制。采用具有在線學習功能的最近鄰聚類算法訓練RBF神經網絡控制器，同時引入優化策略對聚類半徑進行自動調整，并利用構造偽系統的方法構成一種對非最小相位同樣有效的神經網絡模型參考自適應控制器。仿真研究證明，該控制策略不僅能使多種非線性對象跟蹤多種參考信號，而且抗干擾能力和魯棒性也很好。

關鍵詞：RBF神經網絡；非線性非最小相位系統；最近鄰聚類算法；偽系統；模型參考自適應控制

中圖分類號：TP273．2

文獻標志碼：A

文章編號：100l-3695(2009)11-4169-03