43、自适应智能控制与电力系统优化：技术解析与应用

自适应智能控制与电力系统优化：技术解析与应用

一、ABS非线性系统的自适应智能控制

在不确定非线性单输入单输出（SISO）系统的控制中，为了有效应对系统中的不确定性，提出了一种基于径向基函数神经网络（RBF NN）的自适应输出反馈控制设计方法。

1. RBF NN的相关公式
   • 对于RBF NN，其隐藏层神经元的输出由公式$\varphi_p^j = f_j(||x_p - C_j||) = \exp(\frac{||x_p - C_j||^2}{2b_j^2})$给出。其中，$x_p = [x_{p1}, x_{p2}, …, x_{pm}]^T$是神经网络第$p$个样本的输入向量；$\varphi_p^j$是在输入样本$p$作用下，第$j$个隐藏层神经元的输出；网络中隐藏层节点$j$的中心向量为$C_j = [c_{j1}, c_{j2}, …, c_{jm}]^T$，$j = 1, 2, …, h$；$|| ||$表示2 - 范数，即欧几里得距离；$b_j$是隐藏层节点$j$的基宽参数。
2. 基于聚类方法的学习算法
   • 无监督学习阶段（KMC算法）
     • 随机选择初始聚类中心 ：从训练集的输入向量样本中随机选择$k$个向量作为初始聚类中心。
     • 计算样本与聚类中心的差异 ：计算所有样本到$k$个聚类中心的不相似度（欧几里得距离）。 </