實(shí)用隨機(jī)多變量NARMAX模型的無模型自校正控制器

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摘 要： 針對實(shí)用隨機(jī)多變量NARMAX模型的控制問題，基于改進(jìn)多變量廣義控制目標(biāo)函數(shù)，提出了實(shí)用隨機(jī)多變量NARMAX模型的無模型自校正控制器。使用具有輔助向量的多變量全格式動(dòng)態(tài)線性化方法逼近實(shí)用隨機(jī)多變量NARMAX模型，由其構(gòu)建多變量預(yù)測模型，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識泛模型參數(shù)函數(shù)，增加了泛模型參數(shù)函數(shù)的信息含量，將多變量系統(tǒng)分離為具有耦合的多個(gè)子系統(tǒng)，通過非線性遞推最小二乘法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)重值進(jìn)行學(xué)習(xí)，同時(shí)估計(jì)隨機(jī)干擾模型的參數(shù)，給出了新的學(xué)習(xí)算法。（剩余2744字）