实用随机NARMAX模型的无模型自校正控制器
【摘要】：针对实用随机NARMAX模型的控制问题，采用具有辅助变量的全格式动态线性化逼近，利用BP神经网络辨识其参数向量和辅助变量，使用直接极小化指标函数的自适应优化算法优化BP神经网络的连接权重值，并估计随机干扰模型的参数，依据广义目标函数提出非线性系统的神经网络辨识的无模型显式自校正控制器。仿真研究验证了上述研究的有效性，系统具有较好的控制效果。
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