%0 Journal Article
%T 基于ELM的一类MIMO仿射非线性系统的鲁棒自适应控制
%A 李军
%A 乃永强
%J 控制与决策
%P 1559-1566
%D 2015
%R 10.13195/j.kzyjc.2014.0999
%X 针对一类多输入多输出(MIMO)仿射非线性动态系统,提出一种基于极限学习机(ELM)的鲁棒自适应神经控制方法.ELM随机确定单隐层前馈网络(SLFNs)的隐含层参数,仅需调整网络的输出权值,能以极快的学习速度获得良好的推广性.在所提出的控制方法中,利用ELM逼近系统的未知非线性项,针对ELM网络的权值、逼近误差及外界扰动的未知上界值分别设计参数自适应律,通过Lyapunov稳定性分析可以保证闭环系统所有信号半全局最终一致有界.仿真结果表明了该控制方法的有效性.
%K 鲁棒自适应神经控制
%K 极限学习机
%K 单隐层前馈网络
%K 多输入多输出
%K 仿射非线性系统
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract13200.shtml