【摘 要】
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提出了一种基于对象正向模型的神经网络自适应控制器 ,该方法只须辨识对象的正向模型 ,将神经网络与优化方法相结合 ,对控制量进行优化迭代求解。仿真结果表明 ,该算法能精确
【机 构】
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沈阳电力高等专科学校电力系,沈阳电力高等专科学校学生处,沈阳电力高等专科学校自控系
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提出了一种基于对象正向模型的神经网络自适应控制器 ,该方法只须辨识对象的正向模型 ,将神经网络与优化方法相结合 ,对控制量进行优化迭代求解。仿真结果表明 ,该算法能精确跟踪设定输出 ,响应速度快 ,超调量小 ,无稳定误差 ,控制效果好
A neural network adaptive controller based on the forward model of the object is proposed. This method only needs to identify the forward model of the object, combines the neural network with the optimization method, and optimizes and iteratively solves the control variables. The simulation results show that the proposed algorithm can accurately track the set output with fast response, small overshoot, no stability error and good control effect
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