改进型LM-RBF神经网络在自抗扰控制器上的应用
在工业控制领域内，非线性时变系统的控制一直是一个热点研究领域。自抗扰控制器（Active Disturbance Rejection Control，ADRC）以其优良的适应性和鲁棒性迅速被普及到各个领域。然而，自抗扰控制器中参数较多且难以整定的问题一直是一个亟待解决的问题。为解决该问题，本文提出了一种基于LM算法且网络结构可在线优化的径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络。
LM-RBF神经网络是一种典型的前向神经网络，拥有强大的非线性系统映射能力，鲁棒性强，且能够克服局部极小点的问题。在工控、信号处理和非线性系统建模等领域都有所应用。该神经网络的优点在于可以在线优化网络结构，实现自抗扰控制器参数的在线整定。
在本文中，我们将LM-RBF神经网络应用于自抗扰控制器中，并以永磁同步电机为对象在Matlab里进行仿真分析。结果表明，与基于RBF的常规自抗扰控制器相比，改进后LM-RBF使控制器有更快的响应速度及更优的抗干扰能力，能有效提高被控系统的稳定性，满足非线性时变系统对自抗扰控制器的性能要求。
本文的贡献在于提出了基于LM算法且网络结构可在线优化的径向基函数神经网络，解决了自抗扰控制器中参数较多且难以整定的问题，并在Matlab里进行了仿真分析，证明了该方法的有效性。
知识点：
1. LM算法是解决非线性时变系统的控制问题的一种常用方法，该算法可以在线优化网络结构，实现自抗扰控制器参数的在线整定。
2. RBF神经网络是一种典型的前向神经网络，拥有强大的非线性系统映射能力，鲁棒性强，且能够克服局部极小点的问题。
3. LM-RBF神经网络可以在线优化网络结构，实现自抗扰控制器参数的在线整定，提高了被控系统的稳定性。
4. 自抗扰控制器是解决非线性时变系统控制问题的一种常用方法，具有优良的适应性和鲁棒性。
5. Matlab是一个常用的仿真分析工具，可以用来模拟和分析非线性时变系统的控制问题。
本文提出了一种基于LM算法且网络结构可在线优化的径向基函数神经网络，解决了自抗扰控制器中参数较多且难以整定的问题，并在Matlab里进行了仿真分析，证明了该方法的有效性。该方法可以应用于非线性时变系统的控制问题，提高了被控系统的稳定性。
