学术论文

      基于BP神经网络的自适应自抗扰控制及仿真

      Adaptive Active Disturbance Rejection Control and Its Simulation Based on BP Neural Network

      摘要:
      针对被控对象参数变化大而快、外扰严重且不确定的系统,参数固定的扩张状态观测器(ESO)存在“总和扰动”估计精度降低、控制效果较差的问题,提出了一种基于BP神经网络的自适应自抗扰控制器(ADRC).分析了引入自适应ESO的意义,剖析了ESO的结构,利用BP神经网络在线调整ESO参数并将这个自适应ESO嵌入到ADRC.仿真结果表明,改进的ADRC较常规ADRC具有扰动估计精度更高、控制量振荡幅度更小以及鲁棒性、抗干扰性更强的优点.
      Author: QI Xiao-hui LI Jie HAN Shuai-tao
      作者单位: 军械工程学院无人机工程系,河北石家庄,050003
      刊 名: 兵工学报 ISTICEIPKU
      Journal: Acta Armamentarii
      年,卷(期): 2013, 34(6)
      分类号: TP273+.2
      机标分类号: TP3 TP1
      在线出版日期: 2013年10月10日
      基金项目: 装备预研基金项目