【摘 要】
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目前在国际上ＢＥＮＣＨＭＡＲＫ控制研究已成为热点。本文在常规逆动态控制器的输入端增加控制偏差，并对时变系统神经网络的同一输入参数先集中在１个节点上以产生该类参数的综合作用，由过程辨识器
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目前在国际上ＢＥＮＣＨＭＡＲＫ控制研究已成为热点。本文在常规逆动态控制器的输入端增加控制偏差，并对时变系统神经网络的同一输入参数先集中在１个节点上以产生该类参数的综合作用，由过程辨识器和控制器组成的新型神经网络控制系统对ＩＦＡＣ提出的ＢＥＮＣＨＭＡＲＫ这一时变过程进行了鲁棒自适应控制应用，实时经受了３个不同检验级的考验，取得了较好的效果。
Currently in the international BENCHMARK control research has become a hot spot. In this paper, the control deviation is added to the input of the conventional inverse dynamic controller, and the same input parameters of the neural network with time-varying system are firstly concentrated on one node to produce the combined effect of such parameters, which consists of the process identifier and the controller The new neural network control system applies robust adaptive control to the time-varying process of BENCHMARK proposed by IFAC, which has undergone three different test levels in real time and has achieved good results.
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