TY - Jour A2 - Gordillo，Francisco Au - Machón-González，IvánAu - 洛佩兹-Garía，Hilario Py - 2017 DA - 2017/01/15使用神经天然气网络的TI - Feedforward非线性控制SP - 3125073 VL - 2017 AB - 非线性系统控制是控制理论的主要问题。许多开发的应用遭受数学基础，不像线性系统理论那样普遍。本文通过由监督的神经气体网络获得的一组局部线性模型提出了具有未知动力学的非线性系统的控制策略。所提出的方法利用了算法产生非常强大的聚类过程的神经气体特征。该工厂的直接模型构成的非线性系统的分段线性近似和每个神经元表示针对其线性控制器被设计局部线性模型。神经气体模型同时用作观察者和控制器。通过基于本地线性模型提供的本地传送函数来估计状态变量来实现状态反馈控制。由监督的神经气体算法获得的梯度向量为前馈非线性控制提供了一种稳健的过程，即假设扰动的不安。SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2017/3125073 do - 10.1155 / 2017/3125073 jf - 复杂性pb - hindawi kw - er -