典型文献
级联RTAC系统动态神经网络辨识与分散镇定控制
文献摘要：
针对含不确定关联项的级联RTAC系统的镇定控制问题,提出了一种基于动态神经网络辨识的分散控制方案.应用拉格朗日方程建立起了考虑不确定非线性作用力的级联RTAC系统数学模型,采用动态神经网络实现级联RTAC系统中不确定关联项的在线辨识,通过构造含神经网络权值矩阵迹的Lyapunov函数,证明了辨识误差的一致有界性.通过动态神经网络辨识不确定关联项、补偿系统建模误差,建立级联RTAC系统分层滑模控制算法,以实现级联RTAC系统的高精度分散镇定控制.数值仿真验证了动态神经网络的引入对级联RTAC系统分散镇定控制系统瞬态幅值抑制、稳态精度提升的效果.
文献关键词：
级联RTAC;动态神经网络;分散控制;不确定关联项;辨识
中图分类号：
作者姓名：
张宇;程开新;竺俊杰;武国勋;姚熊亮
作者机构：
青岛哈尔滨工程大学创新发展中心,山东青岛266400;哈尔滨工程大学船舶工程学院,黑龙江哈尔滨150001;大连理工大学电气工程学院,辽宁大连116024
文献出处：
引用格式：
[1]张宇;程开新;竺俊杰;武国勋;姚熊亮-.级联RTAC系统动态神经网络辨识与分散镇定控制)[J].控制理论与应用,2022(08):1451-1459
A类：
RTAC,不确定关联项
B类：
动态神经网络,镇定控制,控制问题,分散控制,控制方案,拉格朗日方程,定非,非线性作用,作用力,在线辨识,权值,矩阵迹,Lyapunov,一致有界性,补偿系统,系统建模,建模误差,分层滑模控制,控制算法,仿真验证,瞬态,稳态精度,精度提升
AB值：
0.244097
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