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內(nèi)容簡介

　　非線性自適應濾波技術是非線性自適應逆控制系統(tǒng)設計和應用的基礎，針對當前非線性自適應濾波器采用梯度下降算法所帶來的收斂速度慢，容易陷入局部極點的缺陷，本文提出并推導了限定記憶極限學習機算法，該算法不僅能夠避免梯度下降算法的缺陷而且能夠克服“數(shù)據(jù)飽和”問題，是一種優(yōu)秀的非線性對象建模和逆建模方法。

作者簡介

　　王萬召，男，1972年10月出生，河南葉縣人，博士研究生畢業(yè)，副教授。 2002年9月至2005年6月于華北電力大學（北京）自動化系控制理論與控制工程專業(yè)攻讀碩士學位，獲工學碩士學位；2010年9月至2015年1月在鄭州大學電氣工程學院攻讀博士學位，獲工學博士學位；2005年6月至今于河南城建學院能源與建筑環(huán)境工程學院從事教學科研工作。教學和科研是高校教師工作任務的兩大主題，教學是基礎，科研工作促進教學水平的提高，我根據(jù)自身實際，確定智能控制與熱工過程自動控制為研究方向，積極參加科研工作，任現(xiàn)職以來，主持或參與完成省級科研項目3項；發(fā)表論文20余篇，其中EI收錄5篇，中文核心期刊16篇；獲得國家發(fā)明專利1項，新型實用專利4項。

圖書目錄

1 緒論 1
1.1研究的背景和意義 1
1.2 相關領域研究概述 2
1.3 自適應逆控制研究概述 8
1.4 主要工作及內(nèi)容安排 12
2 限定記憶極限學習機 15
2.1神經(jīng)網(wǎng)絡基礎知識 15
2.2 基本ELM算法 20
2.3 增長記憶極限學習機算法 24
2.4 限定記憶極限學習機算法 28
2.5 仿真實驗及分析 33
2.6 小結 36
3 基于AF-DE混合優(yōu)化的極限學習機 37
3.1 極限學習機優(yōu)化問題 37
3.2 人工魚群算法 40
3.3 差分進化算法 41
3.4人工魚群差分進化混合優(yōu)化算法 42
3.5 基于AF-DE混合優(yōu)化算法的極限學習機 45
3.6小結 49
4 基于極限學習機的非線性系統(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)在線建模仿真實驗 56
4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡非線性系統(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 68
5 非線性自適應逆控制系統(tǒng) 69
5.1 自適應逆控制基本原理 69
5.2 非線性RMELM-BPTM自適應逆控制系統(tǒng) 70
5.3 非線性RMELM-FEL自適應逆控制系統(tǒng) 85
5.4小結 92
6 汽輪機轉速自適應逆控制系統(tǒng)研究 93
6.1 汽輪機轉速控制系統(tǒng)綜述 93
6.2 汽輪機轉速自適應逆控制系統(tǒng) 94
6.3 仿真實驗及分析 101
6.4 小結 103
7 總結與展望 105