基于SCN数据模型的SISO非线性自适应控制OA北大核心CSTPCD
针对一类难以建立精确模型的单输入单输出(Single-input single-output,SISO)非线性离散动态系统,提出了一种数据驱动模型的自适应控制方法.所提方法首先设计具有直链与增强结构的随机配置网络(Stochastic configuration network,SCN),建立了一种可同时表征非线性系统低阶线性部分与高阶非线性项(未建模动态)的数据驱动模型,并采用增量学习方法与监督机制,对模型结构与模型参数进行同步更新优化,保证了…查看全部>>
代伟;张政煊;杨春雨;马小平
中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州221116中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州221116 北京科技大学自动化学院,北京100083中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州221116中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州221116
计算机与自动化
自适应控制随机配置网络监督机制未建模动态数据驱动模型
《自动化学报》 2024 (10)
P.2002-2012,11
国家自然科学基金(61973306)江苏省自然科学基金(BK20200086)流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题基金(2020-KF-21-10)资助。
评论