刘品杰
- 作品数：3 被引量：13H指数：1
- 供职机构：河北工业大学电气工程学院自动化系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于混合仿真平台的智能变结构控制及其应用研究
- 变结构控制本质上是一类特殊的非线性控制，其非线性表现为控制的不连续性，这种控制策略与其它控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定，而是可以在动态过程中根据系统当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有目的地不断变化，迫使系统按...
- 刘品杰
- 关键词：变结构控制非线性控制控制策略智能控制
- 文献传递
- 基于半物理仿真的RBF神经网络滑模控制被引量：1
- 2008年
- 针对一类不确定时滞系统研究滑模控制的实现问题。对于实际应用对象的时滞特性采取了特殊的线性变换,将原时滞系统转化为无时滞系统。通过设计二次型性能指标计算得到了最优的切换函数,并使用RBF神经网络实现了滑模控制的自适应等效控制,保证了系统能够克服扰动,系统状态在有限时间能够到达滑模面。系统仿真验证了该方法的有效性和稳定性。
- 杨鹏姜威刘品杰张燕
- 关键词：滑模控制不确定时滞系统半物理仿真RBF神经网络
- 基于RBF神经网络的改进多变量预测控制被引量：12
- 2009年
- 针对一类多输入多输出非线性被控对象,提出一种基于单神经网络的预测控制算法,应用RBF神经网络对非线性系统进行辨识,并计算被控系统多步预测输出值。该方法通过对传统预测目标函数加以改进,给出一种带微分项的多步预测目标函数,通过迭代寻优实时给出优化控制量。该方法实时性好,简化了传统预测控制算法,加快了滚动寻优的速度,有效地抑制了系统惯性和输入时滞所带来的超调,减小了模型误差、干扰及不确定性对控制器的影响。仿真及应用结果表明了该方法的有效性。
- 杨鹏刘品杰张燕李永富
- 关键词：RBF网络预测控制多变量系统非线性系统
