10.3969/j.issn.1671-7848.2006.06.006
基于ANN逆模型补偿的复合控制系统仿真
为对复杂非线性系统进行辨识建模和实施有效控制,分析了基于神经网络的非线性系统逆模型的辨识和控制原理,研究了基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制方法.基于复合控制思想,对常规PID控制器+前馈神经网络逆模型补偿的复合控制结构方案进行了仿真.仿真结果表明,基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案是有效的、相对简单的网络结构,可提高逆模型的泛化能力和非线性系统的控制精度.
神经网络、非线性系统、逆模型、复合控制、仿真
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TP183(自动化基础理论)
2006-12-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
533-535,566