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基于维度压缩神经网络的非线性系统信号跟踪

作者2019-04-17 14:53未知
本文研究了一种维度压缩改进后的神经网络在非线性系统上的轨迹追踪运用。由于许多工业广泛运用的非线性系统,比如感应电机,都具有复杂的不确定性和内外部干扰项,其系统的精准模型一般都是相当难得到。所以与传统的控制相比,神经网络控制由于其强大的拟合能力,越发成为了一种优秀的替代选项。基于神经网络设计的控制器,可以用来补偿系统中的一些时变非线性部分和不确定项。但是众所周知,神经网络的拟合能力是需要足够多的训练样本来保证的,但是对于在线控制的过程来说,这个要求就演变成了足够多的中心点数目。而我们又知道,节点数目是和一个非线性系统的维度有关联的。于是本文首先论述了小脑基模型(erebellar model articulation controller(CMAC))神经网络在蔡氏电路上的信号追踪运用。这是一种比较轻便的网络,具有较少的等效结点数,且基于机器人控制设计的原理使其较难适用于其他非线性系统的控制。接着我们从自适应控制出发,利用反推的方式,讨论了径向基函数(Radial-Basis Function,RBF)神经网络在机器手臂非线性系统上的控制运用。经过与CMAC神经网络的对比,我们可知,RBF神经网络结点数足够多,而且作为一种广泛使用的神经网络,其的拟合能力很强,对非线性系统控制效果较好。但是过多的结点数会带来极大的系统负担。尤其当结点数是随着系统维度的增加而指数增长时,会严重制约其神经网络控制技术的发展。为了解决神经网络结点指数增加的缺陷,利用维度压缩的思想,本文改进了神经网络的结构,并在数理上进行了验证。最后通过仿真验证了理论的有效性,并与CMAC神经网络和RBF神经网络进行了对比,体现了维度压缩神经网络具有较好的拟合能力和非常轻便的结构。最终为了验证本文设计的维度压缩RBF神经网络在其他经典非线性系统也具有一定的适用性,本文将其应用在感应电机的速度控制上,经过仿真验证也取得令人满意的信号跟踪效果。

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