电液伺服系统的神经网络在线学习补偿自适应控制

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基于反馈误差学习法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想,提出了一种神经网络在线学习补偿自适应控制结构.基于被控过程的小波变换结果信息,利用反馈误差学习法调整控制参数.利用"参征器"实行监督控制,避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态.工程应用表明,该方法将过程辨识和"参征器"引入神经网络的学习和控制中,可有效地提高系统的控制品质.
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