Hopfield神经网络在SISO仿射非线性系统辨识与控制中的应用研究.pdf

第22 卷 第5 期 Vol22 No5 2005 年10 月 Modern Electric Power Oct 2005 : 2005 : A : TP183 Hopfield SISO 郭 鹏 ( 华北电力大学自动化系, 北京 102206) Application of Hopfield Network in the Identification and Control of SISO Affine Nonlinear System uo Peng (Department of Automation, North China Electric Power University, Beijing 102206, China) : 仿射非线性系统是非线性系统的一种重要形式, 近 state feedback linearization method. A quadratic optimal 年 出现的状态反馈精确线性化方法对其有较好的控制效 tracking controller has been designed to control the resultant 果。本文将Hopfield神经网络引入到单输入单输出仿射非 linear system. Simulation results show that the proposed 线性系统的辨识和控制中。应用具有5个神经元的Hopifeld method is valid. 神经网络对单机无穷大系统进行辨识。对辨识网络进行训练 Key words: Hopfield network; affine nonlinear system; i 时, 采用一种新的学习算法 趋化算法, 网络权值进行随机 dentification; chemotaxis algorithm; quadratic optimal 调整。可以有效避免学习中的局部极小值问题, 易于计算、 tracking controller 构造灵活, 适合于动态网络的训练。当网络训练好后, 就可 以由Hopifeld 网络得到状态反馈线性化过程中所需要的李 导数和系统状态信息, 用状态反馈精确线性化方法将单机无 0 穷大系统转化为简单的线性系统, 并设计了一个二次型最优 近年 , 非线性系统状态反馈精确线性化理论 跟踪器对其进行控制。仿真结果表明这种新方法的有效性。 发展很快, 并在工程中得到了实际的应用, 为非线 : Hopfield 网络; 仿射非线性系统; 辨识; 趋化算 性系统控制提供了一种新的手段。本文主要研究了 法; 二次型最优跟踪器 单输入单输出的仿射非线性系统的辨识和控制。经 Abstract: An affine nonlinear system is one important kind