【摘 要】
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针对多变量、强耦合、杂非线性的复杂系统,笔者提出了一种基于分数阶优化的神经网络自适应解耦控制算法。首先,提出了基于分数阶梯度下降算法来优化RBF神经网络模型参数,并将其应用到RBF神经网络解耦控制系统中;其次,通过数值仿真实例和浸没式电极锅炉实例来证明提出算法的有效性。仿真结果表明分数阶算法可以提高RBF神经网络解耦控制器的收敛性,具有响应速度快、调节时间短以及超调量小等特点。
【基金项目】
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大连理工大学本科教学改革项目“基于自制设备的‘全开放PLC口袋实验室建设’”(项目编号:YB2021008)。
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针对多变量、强耦合、杂非线性的复杂系统,笔者提出了一种基于分数阶优化的神经网络自适应解耦控制算法。首先,提出了基于分数阶梯度下降算法来优化RBF神经网络模型参数,并将其应用到RBF神经网络解耦控制系统中;其次,通过数值仿真实例和浸没式电极锅炉实例来证明提出算法的有效性。仿真结果表明分数阶算法可以提高RBF神经网络解耦控制器的收敛性,具有响应速度快、调节时间短以及超调量小等特点。
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