基于神经网络的非线性动力系统控制研究

摘要：

基于改进BP神经网络,建立了一种自适应在线控制模型,并且该控制方法应用到离散非线性动力系统和倒立摆系统控制问题.为了避免BP神经网络在训练过程中的目标函数局部极小值问题,提出了一种基于BFGS优化算法的神经网络训练方法. 与其它控制方法相对比,所提出的基于神经网络的倒立摆控制方法具有较高的控制精度.通过离散时间系统的控制模拟和倒立摆模型系统的控制两个算例,验证了所提出的控制方法的具有有效性和很好的控制效率.

关键词：非线性动态系统、BFGS优化算法、离散时间系统、倒立摆模型系统、全局最优解

所属期刊栏目：8

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2008-11-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：4891-4894,4900