申请/专利权人：郑州轻工业大学

申请日：2023-05-19

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117806160A

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种未知动态环境下非线性系统的多模式神经控制方法，涉及非线性控制系统技术领域，本发明通过采用多模式控制方法，探索动态模式识别机制，分析识别速度与系统性能之间关系的内在规律，模拟人对控制动作的快速学习和重复能力，从而实现类人的高性能低功耗控制。针对系统参数突变等有限个控制模式，基于确定学习机制，分别设计自适应控制器实现闭环稳定性和跟踪性能，并将所辨识的控制系统动态存储于常值的径向基函数网络，构建高性能控制器集合；构建动态监测系统和动态模式识别器，模拟人对控制动作的准确快速识别；根据识别结果，选取基于模式的高性能控制器，实现类人的高性能低功耗控制。

主权项：1.一种未知动态环境下非线性系统的多模式神经控制方法，其特征在于，包括以下步骤：基于确定性学习理论和动态面控制方法，选择对于机器人机械臂非线性系统的自适应神经网络控制方案，针对机器人机械臂非线性系统的各个严反馈子系统的闭环动态进行建模；针对各个严反馈子系统组成的闭环模型集合，构建基于相应控制情形的常值高性能神经控制器集；将常值高性能神经控制器集中的任一常值静态控制器作为输入的系统动态进行神经网络建模，并将嵌入了作为中间变量的系统的辨识结果以时不变且空间分布的方式表达，以常值径向基函数网络神经网络权值的方式存贮起来，构建动态监测系统；基于动态监测系统，根据定义的不匹配函数对残差范数影响的关系式构建动态模式识别器；基于动态模式识别器，识别出控制模式，根据控制模式选择高性能神经控制器集中的高性能神经控制器，执行对当前机器人机械臂非线性系统的控制。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 郑州轻工业大学 一种未知动态环境下非线性系统的多模式神经控制方法

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