【摘 要】
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提出一种新型带有反馈环节的广义逆系统方法,并给出了其存在性的证明.该方法首先利用神经网络构造被控对象的α阶逆系统,通过改变反馈环节参数可随时任意配置复合系统极点,无
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提出一种新型带有反馈环节的广义逆系统方法,并给出了其存在性的证明.该方法首先利用神经网络构造被控对象的α阶逆系统,通过改变反馈环节参数可随时任意配置复合系统极点,无需重新构造广义逆系统.分别对SISO和MIMO非线性系统进行仿真研究.仿真结果表明,在配置极点变换时,利用该方法构造的广义逆系统仍可对原系统实现有效的线性化和解耦.
A new type of generalized inverse system with feedback loop is proposed and its existence is proved. This method first constructs the α-order inverse system of the controlled object by using neural network. By changing the parameters of the feedback loop, The system pole without the need to reconstruct the generalized inverse system.Simulation of SISO and MIMO nonlinear systems are carried out respectively.The simulation results show that the generalized inverse system constructed by this method can still effectively linearize the original system And decoupled.
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