Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2009-01-01

Journal:吉林大学学报. 工学版

Included Journals:EI、PKU、ISTIC、CSCD

Volume:39

Issue:4

Page Number:1047-1051

ISSN No.:1671-5497

Key Words:人工智能; 稳定性; 时滞; 神经网络; 动力系统控制; 超声马达

Abstract:提出了一种连续回归时滞神经元网络,并将其用于动力系统控制.通过在隐层神经元中引入时滞,构造了一种新的时滞神经网络模型.应用Lyapunov稳定性
   方法,给出了此神经网络权值的修正算法和系统的控制输入,保证了控制系统的稳定性.本文建立的控制方法不需要系统任何的先验知识,并能保证控制误差收敛到
   零点附近的一个小的邻域,并始终保持在这个区域内.最后通过对一种超声马达进行控制实验,验证了本方法的有效性.