10.3969/j.issn.1674-7135.2016.03.008
BP神经网络改进的内模控制方法对积分时滞系统的控制实现
针对积分时滞系统控制中存在的稳态误差和建模误差问题,文章使用BP神经网络设计了一种新型的神经网络改进下的内模控制方案。李雅普诺夫直接法被用于证明适当的选择学习速率可以保证神经网络内模控制器的收敛率。仿真结果表明,新的设计可以成功消除在积分时滞系统控制中由于扰动带来的稳态误差,同时在应对模型误差时表现出较强的鲁棒性。
神经网络、时滞、内模控制、稳定性
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O23;TP3
2016-09-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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