【摘 要】
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多变量解耦控制一直是控制理论界和工程界最为关注的研究课题.随着科学技术的突飞猛进,对控制品质的要求不断提高,对系统可靠性和鲁棒性要求愈来愈严格,出现了更多复杂而困难
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多变量解耦控制一直是控制理论界和工程界最为关注的研究课题.随着科学技术的突飞猛进,对控制品质的要求不断提高,对系统可靠性和鲁棒性要求愈来愈严格,出现了更多复杂而困难的控制问题.神经网络控制是智能控制领域的重要分支,它所持有的非线性逼近能力,分布并行计算特点以及良好的容错性为那些传统方法难以解决的多变量复杂问题带来了留成.该文针对多变量系统的特性,对多变量系统解耦、神经网络控制结构和控制算法等基本问题进行了深入地研究.该文首先对多变量解耦控制研究现状进行综述,将其划分为三个阶段:频域解耦、时域解耦、智能解耦,并介绍了每个阶段的主要研究成果.对神经网络的模型、拓扑结构、学习算法予以了介绍,并指出了神经网络控制所面临的问题及其发展趋势.
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