基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的非線性自適應(yīng)逆控制

1 緒 論 1
1.1研究的背景和意義 1
1.2 相關(guān)領(lǐng)域研究概述 2
1.3 自適應(yīng)逆控制研究概述 8
1.4 主要工作及內(nèi)容安排 12
2 限定記憶極限學(xué)習(xí)機(jī) 15
2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識 15
2.2 基本ELM算法 20
2.3 增長記憶極限學(xué)習(xí)機(jī)算法 24
2.4 限定記憶極限學(xué)習(xí)機(jī)算法 28
2.5 仿真實(shí)驗(yàn)及分析 33
2.6 小結(jié) 36
3 基于AF-DE混合優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī) 37
3.1 極限學(xué)習(xí)機(jī)優(yōu)化問題 37
3.2 人工魚群算法 40
3.3 差分進(jìn)化算法 41
3.4人工魚群差分進(jìn)化混合優(yōu)化算法 42
3.5 基于AF-DE混合優(yōu)化算法的極限學(xué)習(xí)機(jī) 45
3.6小結(jié) 49
4 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的非線性系統(tǒng)建模與逆建模 50
4.1非線性系統(tǒng)模型辨識 50
4.2基于ELM的非線性系統(tǒng)建模 52
4.3非線性系統(tǒng)在線建模仿真實(shí)驗(yàn) 56
4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性系統(tǒng)逆建模 61
4.5 非線性系統(tǒng)在線逆建模仿真研究 64
4.6小結(jié) 68
5 非線性自適應(yīng)逆控制系統(tǒng) 69
5.1 自適應(yīng)逆控制基本原理 69
5.2 非線性RMELM-BPTM自適應(yīng)逆控制系統(tǒng) 70
5.3 非線性RMELM-FEL自適應(yīng)逆控制系統(tǒng) 85
5.4小結(jié) 92
6 汽輪機(jī)轉(zhuǎn)速自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)研究 93
6.1 汽輪機(jī)轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)綜述 93
6.2 汽輪機(jī)轉(zhuǎn)速自適應(yīng)逆控制系統(tǒng) 94
6.3 仿真實(shí)驗(yàn)及分析 101
6.4 小結(jié) 103
7 總結(jié)與展望 105