【摘 要】
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为提高发电机励磁汽门系统机端电压和转速的控制性能,提出了基于在线学习和扩张状态观测器（ESO）的改进神经网络逆控制方法.首先,将神经网络逆与被控励磁汽门系统组成的复合伪线
【机 构】
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东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60574097）
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为提高发电机励磁汽门系统机端电压和转速的控制性能,提出了基于在线学习和扩张状态观测器（ESO）的改进神经网络逆控制方法.首先,将神经网络逆与被控励磁汽门系统组成的复合伪线性系统等效为含有扰动的线性系统.然后,基于自抗扰控制方法,设计了用于在线估计复合伪线性系统状态和扰动的ESO,并在设计的伪控制量中对扰动进行补偿,利用线性系统理论证明了ESO的收敛性和闭环系统的稳定性;同时,在离线训练的基础上设计了基于在线梯度方法的神经网络逆在线学习算法,利用李雅普诺夫稳定性理论证明了神经网络逆在线学习的收敛性.最后,以
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