【摘 要】
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提出一类非线性系统LMF优化迭代神经网络控制器的设计方法。该方法在正向神经网络辨识模型的基础上,应用LMF优化迭代方法进行控制器设计。理论证明,只要神经网络辨识模型的精
【机 构】
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提出一类非线性系统LMF优化迭代神经网络控制器的设计方法。该方法在正向神经网络辨识模型的基础上,应用LMF优化迭代方法进行控制器设计。理论证明,只要神经网络辨识模型的精度足够高,就会获得很好的控制精度。为补偿辨识和迭代学习误差,给出了通过引入反馈补偿控制器提高控制精度的方法。仿真结果证明了该方法的有效性。
A class of nonlinear systems LMF optimization iterative neural network controller design method. Based on the forward neural network identification model, this method applies the LMF optimization iterative method to controller design. The theory proves that as long as the accuracy of neural network identification model is high enough, good control precision will be obtained. To compensate identification and iterative learning errors, a method of improving control accuracy by introducing feedback compensation controller is given. Simulation results show the effectiveness of this method.
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