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题名 | 基于自适应神经模糊推理系统的迭代学习控制初始控制策略研究 |
作者 | 段晓燕![]() |
学位类型 | 硕士 |
导师 | 郝晓弘 |
答辩日期 | 2006 |
学位授予单位 | 兰州理工大学 |
学位名称 | 工学硕士 |
学位专业 | 电力系统及其自动化 |
关键词 | 迭代学习控制 数据库 初始控制 自适应神经模糊推理系统 BP神经网络 |
摘要 | 本文主要针对当采用传统迭代学习算法应对实际系统所面临的由环境或期望运行轨迹变化导致的新控制任务时存在的诸如:1)由于必须重新经历迭代学习过程,导致学习算法的收敛速度受到影响;2)由于没有修正控制输入初值,导致在新运行任务的第一个周期,控制量对系统输出完全没有作用,甚至使其发散,大大增加学习时间以及周期数等问题。通过依据迭代学习控制以往控制经验建立经验数据库,并以系统新的期望轨迹、系统输出、系统状态及其导数作为输入,分别采用BP神经网络和自适应神经模糊推理系统实现系统局部逆模型线性拟合的方法,进行系统控制输入初值的研究。 |
其他摘要 | In order to avoid the blend choice of the initial control input in iterative learning control when the control system faced a new desired trajectory-tracked task or a new environment lead to the existence of tasks such as: 1) the convergence speed is affected because of the re-experienced iterative learning proces; 2) in the first cycle of the new task, the initial control input has no function to the volume output of the system, or even has counterproductive because of the absence of amendments to control the importation of the initial value, increasing the learning time and the number of cycles and so on. An improved algorithm is proposed to obtain the initial value of the iterative learning control based on BP neural network and Adaptive Neural-fuzzy Inference System. |
页数 | 75 |
语种 | 中文 |
学号 | 062080802003 |
文献类型 | 学位论文 |
条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/97343 |
专题 | 电气工程与信息工程学院 |
作者单位 | 兰州理工大学 |
第一作者单位 | 兰州理工大学 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 段晓燕. 基于自适应神经模糊推理系统的迭代学习控制初始控制策略研究[D]. 兰州理工大学,2006. |
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